题目:一个二维数组,每一行都是升序排列的,但每一列并不一定是升序排列的,设计算法找出最大的N个数。
这类Top(N)算法,很容易想到堆排序,那么建什么堆呢?建多大的堆呢?
这个题目有个特点就是矩阵的最后一列是每一行的最大元素,那么整个矩阵的最大元素必然也在最后一列,所以我们可以考虑将最后一列元素建一个大根堆,建好之后,堆顶就是目前最大的元素,pop出最大的元素之后,将该最大元素的所在行的前一个元素放入对顶,并调整为大根堆,循环N次操作即可得到Top(N)个元素。
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码龄14年
题目:一个二维数组,每一行都是升序排列的,但每一列并不一定是升序排列的,设计算法找出最大的N个数。
这类Top(N)算法,很容易想到堆排序,那么建什么堆呢?建多大的堆呢?
这个题目有个特点就是矩阵的最后一列是每一行的最大元素,那么整个矩阵的最大元素必然也在最后一列,所以我们可以考虑将最后一列元素建一个大根堆,建好之后,堆顶就是目前最大的元素,pop出最大的元素之后,将该最大元素的所在行的前一个元素放入对顶,并调整为大根堆,循环N次操作即可得到Top(N)个元素。
Algorithms
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leetcode二维数组-LeetCode:力扣每天
leetcode二维数组力码 力扣每天 建立一个从起始站按公里排序的链表,然后扫描链表判断节点是否容量不足。 设计丑陋的哈希图,使用带有头尾节点的链表。 调用 put 或 remove 方法时将动态更改大小。 需要改进。 可以像HashMap的源代码一样使用节点数组对其进行重构。 初始化一个固定大小的数组。 并且当调用put方法并且可以在大小有限的情况下扩展它(扩展时,重新计算哈希码并将它们放入新的更大的数组中)。 给出了两种解决方案,第一种是使用heap查找所有路径,这种方式比较复杂,但是可以复习一下heap的知识。 另一种解决方案是使用recursive ,代码简单易懂。 第一种解决方案是将两个已排序的数组组合为一个已排序的数组,然后可以轻松找到中位数,但时间和空间复杂度为 O(m+n)。 第二个解决方案的时间复杂度是 O(min(m, n)),有点难以理解。 它喜欢二分查找。 第一种解决方案是使用二维数组来存储网格,并在从查询中获取结果时更新它。 但是提交时超出了内存限制。 第二种解决方案不需要存储网格数组,只是为了证明(x, y)是否点亮。 Init 4 map 来存储灯的位置
面试题3:针对部分有序的二维数组的查找
部分有序的二维数组的查找
top N 算法
top N 算法,我只是转载,感谢原作者,求实严谨的态度,学习 http://blog.chinaunix.net/uid/20528042.html
求的数组的topN
/** 查找最小的k个元素 题目:输入n个整数,输出其中最小的k个。 例如输入1,2,3,4,5,6,7和8这8个数字,则最小的4个数字为1,2,3和4 **/ #include #include #include //swap void swap(int& left,int& right) { int tem=left; left=right; right=tem; } //sh
ABAP BAPI_PRODORD_CHANGE函数详解:如何高效重读生产订单主数据
本文深入解析ABAP BAPI_PRODORD_CHANGE函数在生产订单主数据高效处理中的应用。通过详细讲解函数架构、主数据重读机制及实战代码示例,帮助开发人员掌握生产订单数据的精准读取与更新技术,提升SAP系统集成与自动化处理效率。
STM32F407单一定时器输出4路不同频率及占空比的PWM波
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堆排序算法实现(最大堆)
最大堆排序 #include <stdio.h> #include<string.h> #include<stdlib.h> #include<time.h> const int MAX = 0x3f3f3f3f; const int maxn = 1000; typedef struct HeapStruct *MaxHeap; struct HeapStruct { int data[maxn]; int Size; int Ca
k-Wave仿真例程:创建超声换能器并绘制声场分布
k-Wave软件是为了模拟超声波在1D、2D或3D中的传播。应用示例包括:- 均匀和非均匀介质中的传播- 模拟各种类型的传感器- 模拟多普勒效应- 衍射、折射和反射- 光声、超声成像- 波束合成、成像重建- 模拟弹性波。
一道经典的面试题:如何从N个数中选出最大(小)的n个数?
一道经典的面试题:如何从N个数中选出最大(小)的n个数?北京交大LuoBin这个问题我前前后后考虑了有快一年了,也和不少人讨论过。据我得到的消息,Google和微软都面过这道题。这道题可能很多人都听说过,或者知道答案(所谓的“堆”),不过我想把我的答案写出来。我的分析也许存有漏洞,以交流为目的。但这是一个满复杂的问题,蛮有趣的。看完本文,也许会启发你一些没有想过的解决方案(我一直认为堆也许
Data+AI新玩法:Text2SQL让数据查询变得如此简单!
你是不是也遇到过这种情况?明明手头有海量数据,却因为SQL这道“门槛”,让分析和决策变得复杂和拖沓。你可能想着:“要是我能直接用自然语言和数据库对话,那该多好!你不是一个人在这样想,Text2SQL技术正是为了帮你摆脱这一困境而诞生的。
IEC 62056协议栈深度拆解:从物理层握手到应用层AARQ,一次完整的DLMS通讯抓包分析
本文深入解析IEC 62056协议栈(DLMS/COSEM)的全流程通信机制,从物理层握手到应用层AARQ建立,提供详细的抓包分析和实战指南。涵盖RS-485配置、HDLC帧解析、OBIS编码解读等核心内容,并附有常见故障排查技巧,助力开发者高效实现电能表数据采集。
二维数组按数字大小选取前top k个数字
题目描述 二维数组,每行是降序的,且每行的长度不固定,综合选取去重后的前top-k大的数字。 输入: [ [10,9,7,5,2] [8,6,3] [10,9,8,5] ] 选取前top-5大的数字 输出: [10,9,8,7,6] 做法思想 选取top-k大(小)这种问题,首先想到用最大(小)堆解决,本题中考虑构建k个最大堆进行比较,若某个堆顶元素被选取了,则将指针往后移。 具体代码 import heapq def run(nums, k): m = len(nums) list1 = [0
dq轴坐标系下的电路方程
dq轴坐标系下的电路方程 dq轴坐标系是一种常见的电路方程,但是再dq轴坐标系下电路元件的电压电流dq轴存在一定的耦合,本文针对三相电路推导了dq轴坐标系下的电路电路方程进行一个推导,首先先列出来派克变换的公式 派克变换 [AdAqA0]=23[cos(θ)cos(θ−2π/3)cos(θ+2π/3)−sin(θ)−sin(θ−2π/3)−sin(θ+2π/3)1/21/21/2][AaAbAc]\left[\begin{array}{c}A_d\\A_q\\A_0 \end{array}\ri
topk:数组中的k项最大值//二维数组中的k项最大值
topk:数组中的k项最大值//二维数组中的k项最大值暴力解法快排解法堆排解法堆排获取包含n堆数组的前k项 从n个数字中找出前top-k大的数字是常见的面试题,有如下几种解法: 个人主页:http://redtongue.cn or https://redtongue.github.io/ 暴力解法 这个基本思路类似于冒泡排序或者插入排序,以此遍历找到最大的数,最后返回k个最大的数,时间复杂度为 ...
apollo自动驾驶进阶学习之:如何实现施工路段限速绕行及其参数调试
首先需要理解Planning模块是基于Scenario、Stage、Task这样的层次来进行的,即场景->步骤->具体的决策方法。Apollo可以应对自动驾驶所面临的不同道路场景,都是通过Scenario统一注册与管理。Scenario通过一个有限状态机来判断选择当前行车场景,每个Scenario下又有多个Stage,指当前场景下需要执行的粗略步骤。.........
由异常的测试眼图引发的深入思考
信号测试中出现“双眼皮”的眼图测试效果,可能的导致因素总结如下:PCB通道阻抗设计不匹配,负载端出现严重反射;发射端采用了不当的信号预处理;接收器均衡处理不当;通道串扰严重... 基于以上的假设,本文就逐一分析下这些因素到底是如何对正常的信号眼图造成影响的。
数据结构与算法核心考点精讲:从基础概念到高频面试题
数据结构是计算机科学中组织和存储数据的基础,它定义了数据元素间的逻辑关系及操作方式,是程序效率的基石。其核心原理在于通过合理的数据组织(如数组、链表、树、图)和算法设计,优化程序的时间与空间复杂度。掌握数据结构的技术价值在于能够高效解决复杂问题,例如利用哈希表实现快速查找,或通过堆实现优先队列进行任务调度。在应用场景上,无论是构建数据库索引、开发缓存系统,还是实现网络路由算法,都离不开对数据结构的深刻理解。本文聚焦于数据结构中的高频考点与易错点,系统梳理了数组、链表、栈、队列、二叉树、哈希表等核心结构及其算
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!
2021年秋招面试算法总结
面试常考算法 0:前言 每一道算法题,AC之后要会分析这道题的时间复杂度和空间复杂度,面试经常会被问到。 一道算法题只刷一遍肯定是不够的,做过的算法题刷3遍左右。 hard难度的题有时间可以刷,没时间不要勉强,因为投入产出比非常低,有这个时间把做过的题再温习一遍效果更好。 现在LeetCode的题量太大,盲目刷效率很低,我尽可能把面试常考的题罗列一下,先保证这些题掌握好,其他题你们自己根据实际情况去扩展。 有些题LeetCode上没有,我选择的是LintCode上的题,LintCode链接:https:/
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
排序面试题与动态规划空间压缩:高频算法题精讲
排序算法是算法面试的高频考点,从冒泡、快排到归并排序,理解时间复杂度和稳定性是掌握各类变形题的基础。动态规划则是另一座大山,尤其空间压缩技巧,如01背包的滚动数组、最长公共子序列的迭代优化,能显著降低存储开销。在工程实践与刷题备战中,快速排序的partition思想可扩展至Top K问题,拓扑排序解决依赖关系,而动态规划空间压缩则需关注状态转移方向。从基础概念到原理,再延伸到应用场景,系统掌握这些核心知识,能帮助候选人在笔试和面试中从容应对。
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TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
【机器学习】【深度学习】【人工智能】【算法工程师】面试问题汇总(持续更新)
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数据结构核心考点查漏补缺:从概念到代码的面试实战指南
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数据结构与算法核心要点及工程实践解析
数据结构是计算机科学的基础,它研究数据的组织、存储和管理方式。从数组、链表到哈希表等基础结构,再到树形结构和图论算法,每种数据结构都有其独特的原理和适用场景。在工程实践中,合理选择数据结构能显著提升系统性能,例如预分配空间的数组可减少内存重分配开销,而红黑树则因其平衡性被广泛应用于Linux内核的进程调度。哈希表的负载因子调整和跳表的并发控制等优化技巧,更是体现了数据结构在实际系统中的技术价值。无论是数据库索引使用的B+树,还是区块链中的Merkle树,数据结构的选择直接影响着系统的吞吐量和响应时间。理解这
算法工程师 面试汇总(公众号)
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面试常见算法题
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弧形面如何逆时针排序_211渣硕,海投200+家Java岗(面40,过7),收获多份offer!...
背景:211渣硕,电气专业转JAVA后台,看书很少多数是在刷面经,能找到工作实属侥幸,现献上自己的面经,希望能帮助到别人部分面试结果:先上总结:如果实力不够硬建议还是海投,会很累,但机会多一些,我投了200+家,笔试100家左右,面试三四十家,过了7家,那段时间每天少则3场多则7场。心态一定要稳住,提前批能试就试,过不了也别气馁,毕竟厉害的人很多,就当攒经验了;感觉上华为小米海康比纯互联网公司的难...
数据结构核心考点精讲:从B树到哈希表,备战考研与面试
数据结构是计算机科学中组织与管理数据的核心基础,其核心价值在于通过高效的数据组织方式,为算法提供操作对象,从而提升程序的运行效率与资源利用率。从数组、链表等基础物理结构,到栈、队列等逻辑抽象,再到树、图等复杂模型,每一种数据结构都对应着特定的问题场景与性能权衡。在工程实践中,哈希表通过哈希函数与冲突解决策略(如链地址法)实现了接近常数的查找效率,而B树与B+树则因其多路平衡特性,成为数据库索引等磁盘I/O密集型应用的首选。理解这些核心概念、原理及其在系统设计(如缓存、索引)中的应用,是构建扎实计算机基础、应
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