leetcode打卡day02---二分查找

代码随想录算法训练营Day01 | 704. 二分查找、27. 移除元素 阅读详情

之前写过二分查找的模板,参见博客二分查找模板

744.大于给定元素的最小元素

leetcode744

解题思路:此题为找到大于目标字符的第一个字符,及0000011111问题查找第一个1,利用模板即可。另外注意特殊情况,当目标值比最后一个字符都大的时候,返回第一个字符串。

class Solution {
public:
    char nextGreatestLetter(vector<char>& letters, char target) {
        int l=0,r=letters.size()-1;
        //考虑特殊情况
        if(letters[letters.size()-1]<=target){
            return letters[0];
        }
        while(l!=r){
            int mid=(l+r)/2;
            if(letters[mid]>target){
                r=mid;
            }else{
                l=mid+1;
            }
        }
        return letters[l];
    }
};

540.查找有序数组中的单个元素

leetcode540

要求:时间复杂度为(OlogN),因此不能遍历数组用异或操作,
解题思路:因为数组大小肯定为奇数,因此可以只索引偶数节点。

  • 奇数长度的数组首尾元素索引都为偶数,因此我们可以将 lo 和 hi 设置为数组首尾。 我们需要确保 mid 是偶数,如果为奇数,则将其减1。
  • 然后,我们检查 mid 的元素是否与其后面的索引相同。 如果相同,则我们知道 mid 不是单个元素。且单个元素在 mid之后。则我们将 lo 设置为 mid + 2。 如果不是,则我们知道单个元素位于 mid,或者在 mid 之前。我们将 hi 设置为mid。
  • 一旦 lo == hi,则当前搜索空间为 1 个元素,那么该元素为单个元素,我们将返回它。
class Solution {
public:
    int singleNonDuplicate(vector<int>& nums) {
        // int ans=nums[0];
        // for(int i=1;i<nums.size();i++){
        //     ans^=nums[i];
        // }
        // return ans;
        int l=0,r=nums.size()-1;
        while(l!=r){
            int mid=(l+r)/2;
            if(mid%2){
                mid--;//保证待查找区间大小是基数,索引一直是偶数
            }
            if(nums[mid]==nums[mid+1]){
                l=mid+2;
            }else{
                r=mid;
            }
        }
        return nums[l];
    }

278.第一个错误的版本

leetcode278

0000111问题找第一个满足条件的1

// The API isBadVersion is defined for you.
// bool isBadVersion(int version);

class Solution {
public:
    int firstBadVersion(int n) {
        int l=0,r=n;
        while(l!=r){
        //注意写成l+(r-l)/2;否则会溢出
            int mid=l+(r-l)/2;
            if(isBadVersion(mid)){
                r=mid;
            }else{
                l=mid+1;
            }
        }
        return l;
    }
};

153.旋转数组中的最小数字

leetcode153

0001111问题查找第一个1

class Solution {
public:
//前面一堆0,后面一堆1,找带一个1,其中为1的条件是,右边大于等于中间的值
    int findMin(vector<int>& nums) {
        // sort(nums.begin(),nums.end());
        // return *nums.begin();
        int l=0,r=nums.size()-1;
        while(l!=r){
            int mid=(l+r)/2;
            if(nums[mid]<=nums[r]){
                r=mid;
            }else{
                l=mid+1;
            }
        }
        return nums[l];
    }
};

34.查找区间

leetcode34

题目描述:给定一个有序数组 nums 和一个目标 target,要求找到 target 在 nums 中的第一个位置和最后一个位置。

解题思路:可以用二分查找找出第一个位置和最后一个位置,但是寻找的方法有所不同,需要实现两个二分查找。即000111问题找第一个1和1111000问题找最后一个1,最后两者的并集即为答案。
但是如果我们将寻找 target 最后一个位置,转换成寻找 target+1
第一个位置,再往前移动一个位置。这样我们只需要实现一个二分查找代码即可。

class Solution {
public:
    vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {
        if(nums.size()==0) return {-1,-1};
       int l=0,r=nums.size()-1;
       while(l!=r){
           int mid=(l+r)/2;
           if(nums[mid]>=target){
               r=mid;
           }else{
               l=mid+1;
           }
       }
       if(nums[l]!=target) return {-1,-1};
       int start=l;

       l=0,r=nums.size()-1;
       while(l!=r){
           int mid=(l+r+1)/2;
           if(nums[mid]<=target){
               l=mid;
           }else{
               r=mid-1;
           }
       }
       if(nums[l]!=target) return {-1,-1};
       int end=r;
       return {start,end};
    }
};

更改后的代码

class Solution {
public:
    int findFirst(vector<int>nums,int target){
        int l=0,h=nums.size();//注意h的初始值
        while(l!=h){
            int mid=l+(h-l)/2;
            if(nums[mid]>=target){
                h=mid;
            }else{
                l=mid+1;
            }
        }
        return l;
    }

    vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {
        int first=findFirst(nums,target);
        int last=findFirst(nums,target+1)-1;
        if(first==nums.size()||nums[first]!=target){
            return {-1,-1};
        }
        return {first,max(first,last)};
    }
};

在寻找第一个位置的二分查找代码中,需要注意 h 的取值为 nums.size(),而不是 nums.size() - 1。
先看以下示例:

nums = [2,2], target = 2

如果 h 的取值为 nums.size() - 1,那么 last = findFirst(nums, target + 1) - 1 =
1 - 1 = 0。这是因为 findLeft 只会返回 [0, nums.length - 1] 范围的值,对于
findFirst([2,2], 3) ,我们希望返回 3 插入 nums 中的位置,也就是数组最后一个位置再往后一个位置,即
nums.size()。所以我们需要将 h 取值为 nums.size(),从而使得 findFirst返回的区间更大,能够覆盖
target 大于 nums 最后一个元素的情况。

剑指offer–数字在升序数组中出现的次数

剑指offer–在升序数组中出现的次数

题目描述
在这里插入图片描述
解题思路:

二分查找,因为是有序数组,利用两次二分查找,查找小于等于k的最后一个位置,即1111000找最后一个1,再一次二分查找大于等于k的第一个位置,000111的第一个1;两者相减即为出现的次数,,和上面一题类似。

class Solution {
public:
    int GetNumberOfK(vector<int> data ,int k) {
        /*思路1:哈希表
        map<int,int>mp;
        for(int i=0;i<data.size();i++){
            ++mp[data[i]];
        }
        for(int i=0;i<data.size();i++){
            if(data[i]==k){
                return mp[data[i]];
            }
        }
        return 0;*/
        //思路2:标准函数库
        //return upper_bound(data.begin(), data.end(), k) - lower_bound(data.begin(), data.end(), k);
    //思路3:二分查找,利用两次二分查找,
    //查找小于等于k的最后一个位置,即1111000找最后一个1
    //大于等于k的第一个位置,000111的第一个1;
        if(data.size()==0||data[0]>k||data[data.size()-1]<k) return 0;
        int low_b=0,high_b=0;
        //注意右边界为data.size()-1;
        int l=0,r=data.size()-1;
        while(l!=r){
            int mid=(l+r+1)/2;
            if(data[mid]<=k){
                l=mid;
            }else{
                r=mid-1;
            }
        }
        low_b=l;
        
        l=0,r=data.size()-1;
        while(l!=r){
            int mid=(l+r)/2;
            if(data[mid]>=k){
                r=mid;
            }else{
                l=mid+1;
            }
        }
        high_b=r;
        return low_b-high_b+1;
    }
};
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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]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

代码随想录打卡Day1

在写二分查找的时候最烦人的就是二分的边界问题,在判断循环条件的时候什么时候left<=rigth,什么时候left<right,以及判断边界的时候middle是否 +1 or -1?

jianbaigreat的博客 1074

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

【python算法打卡Day01】0814:LeetCode 704 二分查找、27 移除元素、977 有序数组的平方

算法练习

huayaomi2370的博客 1784

【算法】代码随想录训练营Day1打卡,LeetCode 704二分查找 LeetCode27 移除元素

本文讲解了数组的数据结构以及力扣27题与704题,讲解了二分法和双指针法的数组解法

YuZzz1的博客 507

算法打卡Day01

力扣: 704.二分查找 27.移除元素(双指针)

wenxiaohai123的博客 1127

【力扣打卡系列】二分查找(搜索旋转排序数组)

坚持按题型打卡&刷&梳理力扣算法题系列,语言为go,Day9。

qq_45734745的博客 436

【力扣打卡系列】二分查找(搜索旋转排序数组2)

坚持按题型打卡&刷&梳理力扣算法题系列,语言为go,Day10。

qq_45734745的博客 376

算法打卡day1|数组篇|Leetcode 704.二分查找、27.移除元素

java算法|数组篇01|Leetcode 704.二分查找、27.移除元素

改变从现在开始 1088

Day1打卡|二分查找+移除元素

二分查找|移除元素

isYangxiaonanYa的博客 422

算法打卡Day1数组|704. 二分查找,27. 移除元素

代码随想录刷题

qq_48297115的博客 226

【力扣打卡系列】二分查找(搜索旋转排序数组)

坚持按题型打卡&刷&梳理力扣算法题系列,语言为go,Day11。

qq_45734745的博客 457

算法篇--二分查找(打卡Day2)

知道了我们二分查找的限制条件之后,我们就可以使用二分查找了!我们依然假设一个数组num,我们这次的目标是找到数组中的3我们先设置变量left,right;int left=0;//数组元素个数然后我们就要依据我们要查找的区间进行分类一类是左闭右开;还有一类是左闭右闭;但它们总体的形式和下面大差不差。int func(int index)//注意此时的num数组是从小到大排序的int left=0;//如果找到该元素,直接传出下标。

2403_88533484的博客 864
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