牛客网刷题—剑指OFFER 001 二维数组查找

本文介绍了一种针对递增有序二维数组的高效查找方法。利用数组的特性,从左下角或右上角开始搜索目标值,逐步排除不可能的行或列,大幅减少搜索范围,提高查找效率。

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1.题目说明  

一个二维数组,每一行从左到右都是递增,每一列从上到下也是递增,完成一个函数,找出该二维数组中是否包含某个指定的数。

2.思路

1)输入 : 二维数组   array 某个整型数  target

2)输出:True -有  False-没有

3)算法:因为该二维数组遵循一定的规律,可以从“极端”数据入手,比如右上角和左下角这两个数。

       右上角数的特点,本行最大却本列最小,若要查找的数target比它大,那么肯定他们不是在同一行的,这一行就可以剔除。

       反之,则他们肯定不是同一列的,这一例就可以剔除,缩小了查找范围。

       同理,左下角的数本行最小却本列最大,若target比它小,则不在同一行,反之则不在同一列

       这样每次查找都可以剔除掉一行或者一列,降低了复杂度。

3.代码实现(以左下角开始查找为例)

class Solution 
{ 
   public :
   bool Find(vector<vector<int>> array , int target)
{
    if (array.empty()) 
    return false;
    int rows=array.size();
    int clos=array[0].size();
    int i=rows-1;
    int j=0;
    while(i>=0 && j<clos)
     {
      
      if (a[i][j]==target) 
      return true;
      if (a[i][j]>target) // 我最小都比你大 肯定不在同一行 剔除这一行
         i--;
      else   
         j++;   
     }

  return false;
 
}

};

 

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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