剑指offer:旋转数组的最小数字

本文介绍了一种在旋转数组中查找最小元素的高效算法。通过二分查找的方式,当数组中间值大于左指针值时,说明最小值在右边;反之则在左边或中间。此方法适用于非递减排序数组的旋转情况。

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。

思路

二分查找,当中间值大于左指针的值时,说明最小值在右边;当中间值小于右指针的值时,说明最小值在中间或者左边。

实现代码

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    def MinInOrder(self, rotateArray, left, right):
        res = rotateArray[left]
        for i in range(left, right+1):
            if res > rotateArray[i]:
                res = rotateArray[i]
        return res
    def minNumberInRotateArray(self, rotateArray):
        # write code here
        lenArr = len(rotateArray)
        left, right = 0, lenArr-1
        while left <= right:
            if right - left == 1:
                return rotateArray[right]
            mid = (left + right)//2
            if rotateArray[left] == rotateArray[mid] and rotateArray[mid] == rotateArray[right]:
                return self.MinInOrder(rotateArray, left, right)
            if rotateArray[mid] >= rotateArray[left]:
                left = mid
            elif rotateArray[mid] <= rotateArray[right]:
                right = mid
        return rotateArray[right]





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, ...
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