leetcode Day24----array.easy

博客围绕在给定整数数组中查找最大元素是否至少为其他数两倍展开。若满足条件,返回最大元素索引,否则返回 -1。给出了示例及数组长度和元素范围限制,还展示了用 C 语言和 Python3 实现该功能的运行情况。

Largest Number At Least Twice of Others

In a given integer array nums, there is always exactly one largest element.

Find whether the largest element in the array is at least twice as much as every other number in the array.

If it is, return the index of the largest element, otherwise return -1.

Example 1:

Input: nums = [3, 6, 1, 0]
Output: 1
Explanation: 6 is the largest integer, and for every other number in the array x,
6 is more than twice as big as x. The index of value 6 is 1, so we return 1.

Example 2:

Input: nums = [1, 2, 3, 4]
Output: -1
Explanation: 4 isn’t at least as big as twice the value of 3, so we return -1.

Note:

nums will have a length in the range [1, 50].
Every nums[i] will be an integer in the range [0, 99].

C语言

int dominantIndex(int* nums, int numsSize){
    int max,sec,i=2,j;
    if(numsSize<2){return 0;}
    else{
        if(nums[0]>nums[1]){max=nums[0];sec=nums[1];j=0;}
        else{max=nums[1];sec=nums[0];j=1;}
        while(i<numsSize){if(nums[i]>max){sec=max;max=nums[i];j=i;}else if(nums[i]>sec){sec=nums[i];}++i;}
        if(max>=2*sec){return j;}
        else return -1;
    }
    return 0;
}

Success
Details
Runtime: 4 ms, faster than 91.08% of C online submissions for Largest Number At Least Twice of Others.
Memory Usage: 6.9 MB, less than 100.00% of C online submissions for Largest Number At Least Twice of Others.

python3

还是熟悉的heapq。。

import heapq
class Solution:
    def dominantIndex(self, nums: List[int]) -> int:
        if(len(nums)<2):
            return 0
        a=heapq.nlargest(3, nums)
        if(2*a[1]>a[0]):
            return -1
        else:
            return nums.index(a[0])       

Success
Details
Runtime: 40 ms, faster than 62.05% of Python3 online submissions for Largest Number At Least Twice of Others.
Memory Usage: 13.1 MB, less than 6.82% of Python3 online submissions for Largest Number At Least Twice of Others.

多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 二、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。
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