剑指offer_37变形的二分法

本文介绍了一种高效算法,用于统计特定数字在一个升序数组中出现的次数。通过实现两个二分查找方法,分别定位目标数字的首次和末次出现位置,从而精确计算其出现频率。

题目描述

统计一个数字在升序数组中出现的次数。

 

class Solution {
public:
    int GetNumberOfK(vector<int> data ,int k) {
        int first=binaryseachfirst(data,0,data.size()-1,k);
        int last=binaryseachlast(data,0,data.size()-1,k);
        if(first==-1&&last==-1) return 0;
        return last-first+1;
    }
    int binaryseachfirst(vector<int>& data,int l,int r,int key){
        while(l<=r){//等号就带上吧
            int mid=l+((r-l)>>2);
            if(data[mid]>key){
                r=mid-1;
            }else if(data[mid]<key){
                l=mid+1;
            }else{
                if(mid==l||data[mid-1]!=key){//直接找到左边界
                    return mid;
                }else{
                    r=mid-1;
                }
            }
        }
        return -1;
    }
    int binaryseachlast(vector<int>& data,int l,int r,int key){
        while(l<=r){
            int mid=l+((r-l)>>2);
            if(data[mid]>key){
                r=mid-1;
            }else if(data[mid]<key){
                l=mid+1;
            }else{
                if(mid==r||data[mid+1]!=key){//找到右边界
                    return mid;
                }else{
                    l=mid+1;
                }
            }
        }
        return -1;
    }
};

 

先展示下效果 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, ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值