【简单】1287. 有序数组中出现次数超过25%的元素

从补码原理到实践:RISC-V中addi指令的符号扩展机制详解 本文深入解析了RISC-V架构中addi指令的符号扩展机制。从补码的数学原理出发,详细阐述了12位立即数在指令编码中如何通过符号位进行扩展,并结合lui指令,揭示了加载任意32位立即数的正确方法与实践陷阱,帮助开发者编写高效可靠的底层代码。 阅读详情

【题目】
给你一个非递减的 有序 整数数组,已知这个数组中恰好有一个整数,它的出现次数超过数组元素总数的 25%。请你找到并返回这个整数
来源:leetcode
链接:https://leetcode-cn.com/problems/element-appearing-more-than-25-in-sorted-array/
【示例】
输入:arr = [1,2,2,6,6,6,6,7,10]
输出:6
【提示】
1 <= arr.length <= 10^4
0 <= arr[i] <= 10^5
【代码】
【map作为辅助】

class Solution {
public:
    map<int,int> m;
    int findSpecialInteger(vector<int>& arr) {
        int len=arr.size();
        for(auto x:arr)
            m[x]++;
        for(auto x:m)
            if(x.second>len/4)
                return x.first;
        return 0;
    }
};

【hash数组】

class Solution {
public:
    int hashnum[100001]={0};
    int findSpecialInteger(vector<int>& arr) {
        int len=arr.size();
        for(auto x:arr){
            hashnum[x]++;
            if(hashnum[x]>len/4)   
                return x;
        }
        return 0;
    }
};
class Solution {
public:
    map<int,int> m;
    int findSpecialInteger(vector<int>& arr) {
        int len=arr.size();
        for(auto x:arr){
            m[x]++;
            if(m[x]>len/4)
                return x;
        }
        return 0;
    }
};

【巧妙方法】

class Solution {
public:
    int findSpecialInteger(vector<int>& arr) {
        int n=arr.size();
        int span=n/4+1;
        for(int i=0;i<n;i+=span){
            auto iter_l=lower_bound(arr.begin(),arr.end(),arr[i]);
            auto iter_r=upper_bound(arr.begin(),arr.end(),arr[i]);
            if(iter_r-iter_l>=span) return arr[i];
        }
        return -1;
    }
};
使用Python爬取在线图书馆的图书馆藏和阅读记录 通过使用Python编写爬虫程序,我们可以从在线图书馆上获取图书馆藏和阅读记录,帮助人们更好地管理和利用图书馆资源。本文简要介绍了爬虫程序的准备工作、网页解析和数据提取、数据的保存和处理的关键步骤,并提供了一个示例代码。在实际应用中,我们需要注意遵守在线图书馆的使用规则和爬虫道德准则,确保合法、合规地进行爬取操作。以上仅为概述,实际应用的过程中可能需要根据具体需求进行适当的调整和改进。 阅读详情

相关推荐

保姆级教程:用STM32单片机实现国标交流充电桩的CP信号检测(附完整代码)

本文详细介绍了基于STM32单片机实现国标交流充电桩CP信号检测的全流程,包括硬件设计、软件架构和充电控制实现。通过分压电路设计、ADC配置和状态机逻辑,确保充电过程的安全与可靠性,适用于新能源汽车充电桩开发。附完整代码和调试技巧,助力开发者快速掌握关键技术。

weixin_42641998的博客 252

【LeetCode】1287. 有序数组中出现次数超过25%的元素(C++)

1287. 有序数组中出现次数超过25%的元素(C++)1 题目描述2 示例描述3 解题提示4 解题思路5 源码详解(C++) 1 题目描述 给你一个非递减的 有序 整数数组,已知这个数组中恰好有一个整数,它的出现次数超过数组元素总数的 25%。 请你找到并返回这个整数 2 示例描述 输入:arr = [1,2,2,6,6,6,6,7,10] 输出:6 3 解题提示 1 <= arr.length <= 10^4 0 <= arr[i] <= 10^5 4 解题思路 官

敲代码两年半的练习生博客 340

Zynq-PS-SDK(12) 之 VDMA+VTC+AXI4S-VideoOut 视频通路硬件搭建

前面分别叙述了《Zynq-PS-SDK(9) 之 VDMA》、《Zynq-PS-SDK(10) 之 VTC》以及《Zynq-PS-SDK(11) 之 AXI4-Stream To Video Out》;搭建一个简单的视频通路(Framebuffer -> HDMI)就要用到这些个模块,总体的设计框图如下所示: 视频数据的 Framebuffer 在 DDR 中,通过 Processing System 写入进去; 数据通过高带宽的 AXI4 接口(这里用到了 HP AXI,即 64bits 带

StephenZhou 5593

leetcode 1287: 有序数组出现次数超过25%的元素(神烦二分查找上下界)

题解 题意:给定非递减整数数组arr, arr中恰好有一个整数,它的出现次数超过数组元素总数的 25%。 题解:最简单的就是利用双指针设置一个0.25*arr.length大小的窗口,一位位往后遍历,这个几行代码就可以实现,O(n)。 我们再看看题目,题目告诉我们,数组是排好序的,既然是因为数组是排好序的,就可以考虑二分法计数法。二分法计数是因为二分查找有两种,一种是找到重复数字第一次出现的位置,另一种是找到重复数据最后一次出现的位置,这也成为lower_bound和upper_bound查找法。 这题

Einskai216的博客 361

手把手教你用Ollama & AnythingLLM搭建AI知识库,无需编程,跟着做就行!

本地运行大模型耗资源,需要选择较小的模型作为基础模型。在终端中运行时可能会出现 CUDA 错误,表示显存不足,导致提供的端口失效。中文支持不够完善。\3. 文中提到的技术软件工具有:Ollama、Chatbox、Open WebUI、向量数据库、嵌入模型、本地模型 Gemma、AnythingLLM。

2401_86435672的博客 1万+

一步一步搭建S32K14x的AutoSar项目----S32DS 代码工程的搭建

一步一步搭建S32K14X的AutoSar项目----S32DS代码工程的搭建

wo580231的博客 3490

leetcode | 1287. 有序数组中出现次数超过25%的元素

//方法一 class Solution { public: int findSpecialInteger(vector<int>& arr) { int n = arr.size(); int span = n / 4 + 1; for (int i = 0; i < n; i += span) { auto [iter_l, iter_r] = equal_range(arr.begin(), a.

李昊的博客 223

C#版OpenCV:OpenCVSharp 最详细最全面教程(万字详细总结)

OpenCVSharp 是一个用于 .NET 环境的 OpenCV 包装库,它提供了一种简便的方法来利用 OpenCV 的功能进行图像和视频处理。OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源计算机视觉和机器学习软件库,最初由 Intel 研发并发布。OpenCVSharp 让 C# 和其他 .NET 语言的开发者可以方便地访问 OpenCV 的强大功能。// 打印 OpenCV 版本信息Cv2。

仰望星空的博客 2万+

LeetCode1287有序数组中出现次数超过25%的元素

LeetCode1287有序数组中出现次数超过25%的元素

weixin_44254063的博客 176

RHCA II之路---EX442-10

这题比较耗时,可以多开2个窗口让他跑起来后先做后面的题目。

Q先生 594

一文吃透 Tools for Applying SAP Notes:从 SNOTE、TCI 到 Solution Manager 与 SAP Cloud ALM

本文系统梳理了SAP技术与运维团队应用SAP Notes的高效工具与方法,涵盖On-Premise与云环境。文章首先阐述了精研SAP Notes工具的必要性,指出其是实施错误修复、法务变更和性能改进的关键载体。随后详细介绍了SNOTE、TCI、Solution Manager、Cloud ALM和Maintenance Planner等核心工具的定位与适用场景,并通过采购异常案例展示了标准更正流程。针对复杂修复场景,文章提出了TCI的批量处理方案,并强调将Note实施纳入变更治理流程的重要性。最后总结了三种

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 356

LeetCode之有序数组中出现次数超过25%的元素(一千二百八十七)

分析:可以理解为寻找区间长度大于25%*arr.length的数据。

liuzhen007的专栏 804

基于STM32L4XX、HAL库的MCP4561数字电位器驱动程序设计

/ HAL库需要左移一位。* @param address: 设备地址(0x2C-0x2F)* @param hmcp: MCP4561句柄。* @param hmcp: MCP4561句柄。* @param hmcp: MCP4561句柄。* @param hmcp: MCP4561句柄。* @param hmcp: MCP4561句柄。* @param hmcp: MCP4561句柄。* @param hmcp: MCP4561句柄。* @param hi2c: I2C句柄。

zhusl6688的博客 342

leetcode 1287. 有序数组中出现次数超过25%的元素 简单

整数数组,已知这个数组中恰好有一个整数,它的出现次数超过数组元素总数的 25%。请你找到并返回这个整数。

2401_88085478的博客 344

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

【Python】【难度:简单】Leetcode 1287. 有序数组中出现次数超过25%的元素

给你一个非递减的有序整数数组,已知这个数组中恰好有一个整数,它的出现次数超过数组元素总数的 25%。 请你找到并返回这个整数 示例: 输入:arr = [1,2,2,6,6,6,6,7,10] 输出:6 提示: 1 <= arr.length <= 10^4 0 <= arr[i] <= 10^5 来源:力扣(LeetCode) 链接:https:...

thomashhs12的博客 269

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

【数组】1287. 有序数组中出现次数超过25%的元素(简单)

【题目】 给你一个非递减的 有序 整数数组,已知这个数组中恰好有一个整数,它的出现次数超过数组元素总数的 25%。请你找到并返回这个整数 【示例】 输入:arr = [1,2,2,6,6,6,6,7,10] 输出:6 【提示】 1 <= arr.length <= 10^4 0 <= arr[i] <= 10^5 【代码】 一次遍历,效率略低 class Solution { public: int findSpecialInteger(vector<int>&a

... 168

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

java力扣刷题(1287.有序数组中出现次数超过25%的元素(简单))

给你一个非递减的整数数组,已知这个数组中恰好有一个整数,它的出现次数超过数组元素总数的 25%。请你找到并返回这个整数6。

2301_80210302的博客 173

LeetCode 1287.有序数组中出现次数超过25%的元素:遍历

LeetCode 1287.有序数组中出现次数超过25%的元素:遍历 给你一个非递减的 有序 整数数组,已知这个数组中恰好有一个整数,它的出现次数超过数组元素总数的 25%。 请你找到并返回这个整数

<font color="Pink">Tisfy的博客</font> 1305

leetcode_1287 有序数组中出现次数超过25%的元素

leetcode_1287 有序数组中出现次数超过25%的元素

bdn_nbd的博客 1166

【Leetcode 热题 100】1287. 有序数组中出现次数超过25%的元素

Leetcode 每日一题 - 有序数组中出现次数超过25%的元素

冠位优化 1046

LeetCode 1287. 有序数组中出现次数超过25%的元素

1. 题目 给你一个非递减的 有序 整数数组,已知这个数组中恰好有一个整数,它的出现次数超过数组元素总数的 25%。 请你找到并返回这个整数 示例: 输入:arr = [1,2,2,6,6,6,6,7,10] 输出:6 提示: 1 <= arr.length <= 10^4 0 <= arr[i] <= 10^5 来源:力扣(LeetCode) 链接:https:/...

Michael是个半路程序员 988

leetcode -1287 -有序数组中出现次数超过25%的元素 -java版

文章目录题目代码 题目 给你一个非递减的 有序 整数数组,已知这个数组中恰好有一个整数,它的出现次数超过数组元素总数的 25%。 请你找到并返回这个整数 示例: 输入:arr = [1,2,2,6,6,6,6,7,10] 输出:6 提示: 1 <= arr.length <= 10^4 0 <= arr[i] <= 10^5 代码 /* * @lc app=leetcode.cn id=1287 lang=java * * [1287] 有序数组中出现次数超过25%的元素 *

lingle1的博客 500

Leetcode 1287.有序数组中出现次数超过25%的元素(Element Appearing More Than 25% In Sorted Array)

Leetcode 1287.有序数组中出现次数超过25%的元素 1 题目描述(Leetcode题目链接)   给你一个非递减的 有序 整数数组,已知这个数组中恰好有一个整数,它的出现次数超过数组元素总数的 25%。 请你找到并返回这个整数. 输入:arr = [1,2,2,6,6,6,6,7,10] 输出:6 提示: 1 <= arr.length <= 10^4 0 <= arr[i] <= 10^5 2 题解   因为是出现超过四分之一,所以相隔四分之一距离且相等的元素就是

qq_39378221的博客 266

LeetCode - 1287 - 有序数组中出现次数超过25%的元素

一 目录「不折腾的前端,和咸鱼有什么区别」目录一 目录二 前言三 解题及测试四 LeetCode Submit五 解题思路二 前言「难度」:简单「涉及知识」:数组「题目地址」:http...

weixin_41806099的博客 240

leetcode 1287. 有序数组中出现次数超过25%的元素

【题目】1287. 有序数组中出现次数超过25%的元素 给你一个非递减的 有序 整数数组,已知这个数组中恰好有一个整数,它的出现次数超过数组元素总数的 25%。 请你找到并返回这个整数 示例: 输入:arr = [1,2,2,6,6,6,6,7,10] 输出:6 提示: 1 <= arr.length <= 10^4 0 <= arr[i] <= 10^5 【解题思路1】双指针 class Solution { public int findSpecialInteger(i

Sophia_fez的博客 426

2020-1-1-LeetCode【1287. 有序数组中出现次数超过25%的元素】

1287. 有序数组中出现次数超过25%的元素 给你一个非递减的有序整数数组,已知这个数组中恰好有一个整数,它的出现次数超过数组元素总数的 25%。 请你找到并返回这个整数 示例 输入:arr = [1,2,2,6,6,6,6,7,10] 输出:6 提示: 1 <= arr.length <= 10^4 0 <= arr[i] <= 10^5 思路 使...

自动驾驶行业学习、交流 447
上一篇: 【简单】1317. 将整数转换为两个无零整数的和
下一篇: 【简单】1078. Bigram 分词
菜菜2022
博客等级 码龄9年 67粉丝 1033原创
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
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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