面试题4:二维数组中的查找

【unity知识】最新的虚拟相机Cinemachine3简单使用介绍 本文介绍了Unity中Cinemachine 3虚拟相机系统的使用方法。相比旧版本,新版功能更强大且参数分类更直观。文章详细讲解了摄像机镜头参数、旋转控制(包括None、目标跟随、样条线推拉、旋转追随等6种模式)和位置控制(跟随、样条轨道、硬锁定等5种模式)。重点演示了样条轨道摄像机的创建与配置,以及如何实现第一人称和第三人称视角。通过丰富的GIF图示,展示了各种模式的运行效果,帮助用户快速掌握Cinemachine 3的核心功能。 阅读详情

题目:: 在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从 上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一( 个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。例如下面的二维数组就是每行、每列都递增排序。如果在这个数组中查找数字7,则返回true;如果查找数字5,由于数组不含有该数字,则返回false。
1 2 8 9
2 4 9 12
4 7 10 13
6 8 11 15
在分析这个问题的时候,很多应聘者都会把二维数组画成矩形,然后从数组中选取一一个数字,分3种情况来分析查找的过程。当数组中选取的数字刚好和要查找的数字相等时,就结束查找过程。如果选取的数字小于要查找的数字,那么根据数组排序的规则,要查找的数字应该在当前选取位置的右边或者下边,如图2.1 (a) 所示。同样,如果选取的数字大于要查找的数字,那么要查找的数字应该在当前选取位置的上边或者左边,如图2.1 (b)所示。
在这里插入图片描述
注:在数组中间选择一个数(深色方格),根据它的大小判断要查找的
数字可能出现的区域(阴影部分)。在上面的分析中,由于要查找的数字相对于当前选取的位置有可能在两个区域中出现,而且这两个区域还有重叠,这问题看起来就复杂了,于是很多 人就卡在这里束手无策了。当我们需要解决一个复 杂的问题时,–个 很有效的办法就是从一个具体的问题入手,通过分析简单具体的例子,试图寻找普遍的规律。针对这个问题,我们不妨也从一个具体的例子入手。下面我们以在题目中给出的数组中查找数字7为例来一步 步分析查找的过程。前面我们之所以遇到难题,是因为我们在二维数组的中间选取一个数字来和要查找的数字进行比较,这就导致下一次要查找的是两个相互重叠的区域。如果我们从数组的一一个角上选取数字来和要查找的数字进行比较,那么情况会不会变简单呢?首先我们选取数组右上角的数字9。由于9大于7,并且9还是第4列的第一个(也是最小的)数字,因此7不可能出现在数字9所在的列。于是我们把这一列从需要 考虑的区域内剔除,之后只需要分析剩下的了如图2.2 (a)所示。在剩下的矩阵中,位于右上角的数字是8。
同样8大于7,因此8所在的列我们也可以别除。接下来我们只要分析剩下的两列即可,如图2.2 (b) 所示。在由剩余的两列组成的数组中,数字2位于数组的右上角。2小于7,那么要查找的7可能在2的右边,也可能在2的下边。在前面的步骤中,我们已经发现2右边的列都已经被剔除了,也就是说7不可能出现在2的右边,因此7只有可能出现在2的下边。于是我们把数字2所在的行也剔除,只分析剩下的三行两列数字,如图2.2 © 所示。在剩下的数字中,
数字4位于右上角,和前面一一样,我们把数字4所在的行也删除,最后剩下两行两列数字,如图2.2 (d)所示。在剩下的两行两列4个数字中,位于右上角的刚好就是我们要查找的数字7,于是查找过程就可以结束了。
在这里插入图片描述
注:矩阵中加阴影的区域是下一步查找的范围。
总结上述查找的过程,我们发现如下规律:首先选取数组中右上角的数字。如果该数字等于要查找的数字,则查找过程结束;如果该数字大于要查找的数字,则剔除这个数字所在的列;如果该数字小于要查找的数字,则剔除这个数字所在的行。也就是说,如果要查找的数字不在数组的右上角,则每一次都在数组的查找范围中剔除一行或者-一列,这样每一一步都可以缩小查找的范围,直到找到要查找的数字,或者查找范围为空。

import numpy as np
def Find_num(lis,num):
       if not isinstance(lis,list) or len(lis) ==0:
              return False
       m,n = np.shape(lis)
       rows,columns= 0, n-1
       while rows<m and columns>=0:
              if lis[rows][columns]==num:
                     return True
              elif lis[rows][columns]<num:
                     rows+=1
              else :
                     columns-=1
       return False
if __name__ == '__main__':
    lis = [[1,2,8,9],
           [2,4,9,12],
           [4,7,10,13],
           [6,8,11,15]]
    lis1 = []
    # print(Find(lis, 9.5))
    print(Find_num(lis,9))
【思考模型框架】采用双钻模型:发散(桌面研究/用户访谈)→收敛(需求归类/优先级排序),输出需求规格书、追踪矩阵及产品待办清单。 设计思维双钻模型是一种以用户为中心的需求管理方法,通过"发散-收敛"的双循环确保问题定位准确、方案切实可行。第一钻石(探索→定义)聚焦"找对问题",运用用户访谈、田野调查等方法挖掘真实需求;第二钻石(开发→交付)解决"做对方案",通过原型测试、A/B测试验证可行性。该模型强调低保真验证、多团队协作和真实用户测试,避免资源浪费与伪需求开发。典型应用场景包括产品功能优化、用户体验提升等需要精准落地的需求场景。核心价值在于建立从用户痛点到解决方案的可控闭 阅读详情

相关推荐

tft_espi 中文字体及自定义字体制作(tft.eSPI模块)

tft.eSPI库自定义字体方法 先下载 processing 然后安装到mixly安装目录下找到tft_eSPI文件夹。

琢磨侠的博客 2762

剑指offer面试题3 二维数组中的查找(Python代码)

题目:在一个二维数组中,每一行都是按照从左到右递增的顺序排序,每一列都是按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断它是否在数组中。 思路:从二维数组左下角或者右上角开始比较 例如下面的二维数组就是每行、每列都递增排序。如果在这个数组中查找数字7,则返回True;如果查找数字5,由于数组中不包含该数字,则返回False。 1 2 8 9 2 4 9 12 4 7 10 13 6 8 11 15 首先我们选取数组右上角的数字9。由于9大于7,并

weixin_51221144的博客 185

PPT+视频 | 详解智能营销增益模型(uplift model)

分享营销增益模型的原理和常见的建模及评估方法,并以淘票票智能票补为例介绍uplift model技术的实践经验。

阿里文娱技术 8626

python -- 查找二维数组,判断你输入的整数在不在此数组中

class Solution: # array 二维列表 def Find(self, target, array): # write code here rows=len(array)-1 cols=len(array[0])-1 i=rows #从二维数组的左下角那个数字开始 j=0 while i>=0 and j<=cols: if

weixin_51015047的博客 1439

告别手动配置!用Vector vLinkGen 2.1.0自动生成AUTOSAR链接脚本(附bss段配置详解)

本文详细介绍了如何使用Vector vLinkGen 2.1.0工具自动生成AUTOSAR链接脚本,告别繁琐的手动配置。通过解析vLinkGen的核心架构和bss段配置实践,帮助开发者提升嵌入式软件开发效率,支持多种主流编译器,实现精确的内存分配和初始化策略。

weixin_28716181的博客 377

将点云坐标转换成世界坐标的demo

将点云坐标转换成世界坐标的demo

howard789的博客 2206

二维数组中的查找(Python)

二维数组中的查找(Python) 1.1算法思想 因为二维数组从左到右,从上到下是已经排好顺序的,所以我们只需选择每一次比较的第一行最右边的value。 文字太抽象,直接上图 2.1代码 # -*- coding:utf-8 -*- class Solution: # array 二维列表 def Find(self, target, array): # writ...

LoveStarbucks的博客 661

【Matlab 六自由度机器人】基于改进型D-H参数的运动学建模与蒙特卡洛工作空间分析

本文详细介绍了如何使用改进型D-H参数法为六自由度机器人建立运动学模型,并利用Matlab Robotics Toolbox实现正运动学计算与可视化。通过蒙特卡洛法对机器人工作空间进行分析,生成三维点云图以直观展示其可达范围,为机器人选型与任务规划提供关键依据。

weixin_29040367的博客 438

剑指Offer & 面试题:一文解决二维数组中的查找问题!

面试题1. 在排序数组中查找数字 统计一个数字在排序数组中出现的次数。 示例 1: 输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8 输出: 2 示例 2: 输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6 输出: 0 限制: 0 <= 数组长度 <= 50000 解题思路 一行代码解决,调用Python中的count...

Tiger数学之家的博客 312

第一讲:halcon模板匹配捆绑测量矩形检测芯片针脚

使用halcon模板匹配捆绑测量矩形,检测位置发生变换的芯片针脚缺陷。

uiopmn1的博客 2995

Google Earth Engine :处理Sentinel-1 GRD SAR数据以估算田间尺度土壤湿度的工作流程(计算双极化雷达植被指数(DpRVIc)和VV极化后向散射强度(VVdB))

本文介绍了利用Google Earth Engine (GEE)处理Sentinel-1 SAR数据估算田间土壤湿度的方法。工作流程包括:定义研究区域并筛选指定日期、轨道参数的Sentinel-1图像;预处理计算双极化雷达植被指数(DpRVIc)和VV极化后向散射强度(VVdB),通过均值滤波降噪并去除无效像素;结合动态世界数据集掩膜水体/城市区域;最终导出时序GeoTIFF文件。DpRVIc基于双极化后向散射系数比,对植被结构敏感,而VVdB反映地表反射特性,二者结合可有效评估土壤湿度。该方法适用于农业监

此星光明博客 383

二维数组中的查找

在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。 class Solution { public: bool Find(int target, vector > array) { int m=array[0].size()-1; int n=a

suanzhaogao的博客 369

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")

面试题4:二维数组中的查找

面试题4:二维数组中的查找 题目: 在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。 例如: 1 2 8 9 2 4 9 12 4 7 10 13 6 8 11 15 从这个二维数组中查找数字5 从左上角开始查找的话,5大于1,但是...

qq_35604674的博客 183

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

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

【剑指offer】面试题 4:二维数组中的查找

题目描述 在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。 请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。 时间限制:1秒 空间限制:32768K 热度指数:315456 本题知识点: 查找 思路:将二维数组当成矩阵,从右上角出发,比较目标数字与当前数字的大小。如果目标

Jinlong_Xu的博客 674

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

剑指offer——面试题4:二维数组中的查找

1 // 面试题4:二维数组中的查找 2 // 题目:在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按 3 // 照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个 4 // 整数,判断数组中是否含有该整数。 5 6 #include <cstdio> 7 8 bool Find(int* m...

weixin_33991418的博客 255

剑指offer 面试题4:二维数组中的查找

剑指offer 面试题4:二维数组中的查找 最近开始刷剑指offer了,代码思路基本上是书上的,语言用的java 此题在牛客网的链接:二维数组中的查找 题目描述 在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。 一开始的思路 二重循环直接遍历数组,找目标整...

qq_39924622的博客 187

剑指Offer 面试题4:二维数组中的查找

面试题4:二维数组中的查找 题目: 在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增,每一列也按照从上到下递增,输入一个这样的二维数组和一个整数,判断数组中是否有这个数 思路: 以整个可搜索趋于的左下角数字为判定基准,如果等于那么返回true,如果小于,那么当前列向右推进一列,如果大于,当前行向上推进一行,直至行和列超出范围值结束循环 #include "stdafx.h" bool Find(int * matrix, int cols, int rows, int Num) { if (matrix

weixin_42699130的博客 233

剑指offer:面试题4—二维数组中的查找

题目描述 在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。 解决:(代码已在牛客网上通过) 1.从一个角开始查找,从左上角(都小于target)或右下角(都大于target)开始,无法进行约束;因此从左下角或右上角开始查找,可以对target进行左右...

123木头人! 195
上一篇: 数组中重复的数字
下一篇: HERO: Hierarchical Encoder for Video+LanguageOmni-representation Pre-training(未完)
learning112358
博客等级 码龄9年 35粉丝 42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