给定一个数,在排列数组中找到这个数的开始坐标和结束坐标返回

该博客介绍了一个在升序排列的整数数组中查找目标值开始和结束位置的方法。通过双循环,分别从数组头部和尾部搜索,找到目标值并返回其开始和结束的索引。如果目标值不存在,返回[-1,-1]。

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题目02:给定一个数,在排列数组中找到这个数的开始坐标和结束坐标返回

(给定一个按照升序排列的整数数组 nums,和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。如果数组中不存在目标值 target,返回 [-1, -1]。)

方法1:双循环,i++ 和j--

class Solution {

    public int[] searchRange(int[] nums, int target) {

 

        int id1,id2;

        id1 = id2 = -1;

        for(int i = 0;i < nums.length;i++){

            if(target == nums[i]){

                id1 = i;

                break;

            }

        }

        for(int i = nums.length-1;i >= 0 && i >= id1;i--){

            if(target == nums[i]){

                id2 = i;

                break;

            }

        }

 

        return new int[]{id1,id2};

    }

}

好的,下面是一个使用Pythonnumpy库来拟合一个的基本示例。这个示例中,我们假设要拟合的是一个二次函y = x**2。这个例子主要使用numpy的polyfit函来执行拟合。 首先,我们需要导入必要的库: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` 然后,我们需要一个包含已知数据的列表。这些数据通常是以x坐标对应的y坐标的形式给出的。这里我们用一组简单的示例数据来演示: ```python x = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) y = np.array([0, 1, 4, 9, 16]) ``` 接着,我们使用numpy的polyfit函来进行拟合: ```python p = np.polyfit(x, y, 2) # 拟合一个二次多项式 ``` p`数组现在包含了多项式的系,按照多项式y = a*x**n + b*x**n + c的顺序排列。在这种情况下,我们得到的结果是:[1, 0, 2],这表示我们的拟合函是y = x**2。 最后,我们可以画出原始数据拟合曲线: ```python plt.plot(x, y, 'o', label='original data') # 原始数据点 plt.plot(x, np.polyval(p, x), label='f(x) = x^2') # 拟合曲线 plt.legend() plt.show() ``` 这只是一个非常基础的示例,实际上,拟合函的复杂性准确性可能会根据你提供的具体数据你希望拟合的具体函类型而变化。例如,如果你的数据并不适合使用二次函来描述,那么你可能需要选择一个不同的函来进行拟合。同样,如果你的数据集很大或者很复杂,你可能需要使用更高级的统计方法或者机器学习方法来进行拟合。
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