【剑指offer】 --- 旋转数组中找最小数字

寻找旋转排序数组中的最小值(二分法) 重点理解二分法的思路 二分法使用的前提: 数据集必须有此案后顺序(升序或者降序) 二分法功能一:查找 如果:nums[mid] = 6 < target(8) 右移left 如果:nums[mid] = 12> target(8) 左移right 如果left和right相等,则找到目标值 二分法功能二:找最小(大)值 流程图 题目: 已知一个长度为 n 的数组,预先按照升序排列,经由 1 到 n 次 旋转 后,得到输入数组。 阅读详情

题目描述


       把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。 输入一个非减排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。 例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转,该数组的最小值为1。 NOTE:给出的所有元素都大于0,若数组大小为0,请返回0


思考

        一个非减排序数组旋转之后,将会变为两个非减排序子数组;前面的子数组的所有值都大于后面的旋转数组的值 ;

最小元素讲是这两个子数组的分界线;

        对于一般这种找最小元素的问题,我们可以直接遍历找其最小,这样时间复杂度为O(n),但是这个数组是两个非递减数组组成,所以我们可以考虑使用二分的思想对其进行查找;

1.我们分别使用两个指针left和right,分别指向最左边和最右边,按照题目的思路,最左边的数字将大于等于最右边的数字;

2.找到数组中间元素

      ①:如果它大于第一个元素,证明其位于第一个非递减数组里面,那么最小数字将位于该中间元素和最右元素之间;

      ②:如果它小于最后一个元素,证明其位于第二个非递减数组里面,那么最小元素将位于最左元素和该中间元素之间;

      ③:这样,将会逐渐向中间逼近,最后left将位于最大位置处,right将位于最小元素处;

3.但是会有特殊情况

      ①:比如零次旋转,【1 2 3 4 5 6 7】,那么该最小就是第一个,所以讲midIndex = left;

      ②:比如这种【0 1 1 1 1 1】,旋转之后为【1 1 1 1 0 1】,最中间元素等于最左且等于最右,此时就需要遍历找最小;

代码如下:

 public int minNumberInRotateArray(int[] array){
        if(array.length == 0){
            return 0;
        }
        int left = 0;
        int right = array.length-1;
         //避免旋转0次,比如 [1,2,3,4,5,6,7]
        int midIndex = left;
        while (array[left]>=array[right]){
            //结束条件,left最多跑到第一个递增数组的最大
            //right最小跑到第二个递增数组的最小,即最小处
            if(right-left==1){
                midIndex = right;
                break;
            }
            midIndex = (left+right)/2;
            //避免[1,1,1,1,0,1]
            if(array[left] == array[right] && array[right]==array[midIndex]){
                return minOrder(array,left,right);
            }
            //在第一个递增数组里面
            if(array[midIndex]>=array[left]){
                left = midIndex;
            }else{
                right = midIndex;
            }
        }
        return array[midIndex];
    }

    private int minOrder(int[] array,int left,int right) {
        int min = array[left];
        for (int i = left+1; i <right; i++){
            if(array[i]<min){
                min = array[i];
            }
        }
        return min;
    }

 

C++解旋转数组的最小数字(三种解法) 旋转数组的最小数字(三种解法) 题目 解题 方法一 两头比较 我最先想到的方法是设置两个指针low和high,low指向数组首部,high指向数组尾部,两个指针所指位置的数值进行比较,如果rotateArray[low]>=rotateArray[high],low++;反之high–。这种方法和第二种方法用时基本一致,而且不用单独考虑特殊值10111,上代码: class Solution1 { public: int minNumberInRotateArray(vector<in 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); 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面试题 4 题目描述 在一个 n * m 的二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个高效的函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。 示例 现有矩阵 matrix 如下: [ [1,   4,  7, 11, 15], [2,   5,  8, 12, 19], [3,   6,  9, 16, 22], [10, 13, 14, 17, 2

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剑指Offer #06 旋转数组的最小数字(二分查找)| 图文详解

题目来源:牛客网-剑指Offer专题 题目地址:旋转数组的最小数字 题目描述 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。 输入一个非递减排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。 例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转,该数组的最小值为1。 NOTE:给出的所有元素都大于0,若数组大小为0,请返回0。 题目解析 方法一: 最直观的方法莫过于...

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剑指Offer面试题(C++) 旋转数组的最小数字

题目: 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为旋转。 输入一个递增的排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。  例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转,该数组的最小元素为1. 这道题最直观的解法并不难,从头到尾遍历一次,我们就能找到最小的元素。这种思路的时间复杂度为O(n)。但是这个思路没有利用输入的旋转数组的特性,肯定达不到面试官的要求。 我...

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