【leetcode】154.(Hard)Find Minimum in Rotated Sorted Array II

本文介绍了一种使用二分查找法在旋转排序数组中寻找最小元素的方法。通过不断缩小搜索范围,最终找到数组中的最小值。代码示例为Java实现,展示了如何在给定的整数数组中应用此算法。
解题思路:

二分法

提交代码:

class Solution{
	public int findMin(int[] nums) {
		int mid,l=0,r=nums.length-1;
		
		while(l<r) {
			mid=(l+r)/2;
			if(nums[mid]<nums[r])
				r=mid;
			else if(nums[mid]>nums[r])
				l=mid+1;
			else
				r--;
		}
		return nums[l];
	}
}

运行结果:
在这里插入图片描述

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
### 关于VSCode中LeetCode插件命令未找到的解决方案 在使用VSCode安装LeetCode插件后,如果遇到`'leetcode.signin'`命令未找到的问题,通常可能是由于以下原因导致:插件未正确安装、插件依赖项缺失或配置文件存在问题[^1]。以下是详细的解决方法: #### 1. 检查插件是否正确安装 确保已从官方市场安装了正确的LeetCode插件。可以通过以下步骤确认: - 打开VSCode的扩展市场(快捷键 `Ctrl+Shift+X`)。 - 搜索“LeetCode”并选择评价较高且下载量较大的插件进行安装。 若插件安装失败或不完整,可以尝试卸载后重新安装[^2]。 #### 2. 更新Node.js环境 LeetCode插件依赖Node.js运行时环境。如果Node.js版本过低或未安装,可能会导致插件功能异常。建议检查Node.js版本,并确保其为最新稳定版本: ```bash node -v ``` 如果版本低于14.x,请访问[Node.js官网](https://nodejs.org/)下载并安装最新版本[^3]。 #### 3. 检查插件依赖项 某些LeetCode插件需要额外的依赖项才能正常工作。例如,可能需要全局安装`leetcode-cli`工具: ```bash npm install -g leetcode-cli ``` 安装完成后,重启VSCode以确保所有依赖项加载成功[^4]。 #### 4. 配置插件设置 部分LeetCode插件需要手动配置才能正常使用。可以在VSCode的`settings.json`文件中添加以下内容: ```json { "leetcode.enabled": true, "leetcode.defaultLanguage": "python", "leetcode.problemsDirectory": "./problems" } ``` 根据实际需求调整配置项[^5]。 #### 5. 检查命令面板 确保通过命令面板调用`leetcode.signin`命令时,命令名称完全匹配。可以通过以下方式打开命令面板并搜索相关命令: - 快捷键 `Ctrl+Shift+P`。 - 输入`leetcode`并查看可用命令列表。 如果命令仍然不可见,可能需要重启VSCode或重新安装插件[^6]。 #### 6. 查看插件日志 大多数VSCode插件会在输出窗口记录日志信息。可以通过以下步骤查看LeetCode插件的日志: - 打开“输出”面板(快捷键 `Ctrl+Shift+U`)。 - 选择“LeetCode”作为日志源。 - 检查是否有错误提示并根据提示解决问题[^7]。 ### 示例代码 以下是一个简单的Python脚本示例,用于验证LeetCode插件的功能是否正常: ```python # 测试LeetCode插件是否正常工作 def test_leetcode_plugin(): print("LeetCode插件测试成功!") test_leetcode_plugin() ```
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