算法中的反轉問題
1 void reverse(vector<int>& word){ 2 size_t first, last; 3 first = 0; 4 last = word.size(); 5 while ((first != last) && (first != --last)) 6 std::swap(word[first++], word[last]); 7 }
反轉這類題目多和其他類型的題目相結合,難度不大,其中最重要的是要掌握對字符串,數組的反轉操作。
算法中的反轉問題
相關推薦
算法中的反轉問題
clas pre 類型 其中 要掌握 code () amp last 1 void reverse(vector<int>& word){ 2 size_t first, last; 3 first = 0; 4
字符串模式匹配KMP算法中的next數組算法及C++實現
完整 牛客網 names 數據 代碼 str 關於 clu .com 一、問題描述: 對於兩個字符串S、T,找到T在S中第一次出現的起始位置,若T未在S中出現,則返回-1。 二、輸入描述: 兩個字符串S、T。 三、輸出描述: 字符串T在S中第一次出現的起始位置,若未出現,則
二叉樹遍歷非遞歸算法——中序遍歷
spa tdi str max logs nor 算法實現 中序遍歷 非遞歸 二叉樹中序遍歷的非遞歸算法同樣可以使用棧來實現,從根結點開始,將根結點的最左結點全部壓棧,當結點p不再有最左結點時,說明結點p沒有左孩子,將該結點 出棧,訪問結點p,然後對其右孩子做同樣的處理
算法中的快速排序 quicksort
wide div 對比 nal optimize rate fse incr mce 快速排序之所以比較快,是因為相比冒泡排序,每次交換是跳躍式的。每次排序的時候設置一個基準點,將小於等於基準點的數全部放到基準點的左邊,將大於等於基準點的數全 部放到基準點的右邊。這樣在每次
K近鄰算法中常見的問題
k近鄰算法中常見的問題第一個問題就是k值的選取問題?怎麽快速找到k個鄰居,尤其是在特征空間維數大及訓練數據容量大時尤其必要。(1)k值的問題:當k值很小的時候,就相當於在較小的領域中訓練實例進行預測,學習的近似誤差會減小,只有與輸入實例較近的訓練實例才會對預測結果起作用(反過來想,離的越近,肯定越相似,離得越
設計一個程序,有一個虛擬存儲區和內存工作區,實現下述三種算法中的任意兩種,計算訪問命中率(命中率=1-頁面失效次數/頁地址流長度)。附加要求:能夠顯示頁面置換過程。算法包括:先進先出的算法(FIFO)、最少使用算法(LFU)、最近未使用算法(NUR)
== oat 程序 表示 隊列 ini ++ 等待 進程 第一部分。。。 #include <cstdlib>#include<conio.h> #include<stdio.h>#include<stdlib.h>#incl
斯坦福大學公開課機器學習:machine learning system design | trading off precision and recall(F score公式的提出:學習算法中如何平衡(取舍)查準率和召回率的數值)
ron 需要 color 不可 關系 machine 同時 機器學習 pos 一般來說,召回率和查準率的關系如下:1、如果需要很高的置信度的話,查準率會很高,相應的召回率很低;2、如果需要避免假陰性的話,召回率會很高,查準率會很低。下圖右邊顯示的是召回率和查準率在一個學習算
降維算法中的線性判別方法LDA
降維算法 數據分析 線性判別分析(Linear?Discriminant?Analysis,?LDA),有時也稱Fisher線性判別(Fisher?Linear?Discriminant?,FLD),?這種算法是Ronald?Fisher?於?1936年發明的,是模式識別的經典算法。在1996年由Be
降維算法中的PCA方法
主成分分析 數據分析 1 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA) 2 線性判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)研究背景基本知識介紹經典方法介紹總結討論問題的提出 地理系統是多要素的復雜系統。在地理學研究中,多變量問題是經
關於KMP算法中,獲取next數組算法的理解
AR 詳解 ID 獲取 char* kmp算法 特殊 lse blog 參考:KMP入門級別算法詳解--終於解決了(next數組詳解) https://blog.csdn.net/lee18254290736/article/details/77278769 在這裏討論的n
第二節、算法中的公平——隊列
算法基礎 隊列 結構體 面向對象 1、栗子 學校食堂打飯、火車站買火車票、公交站等車,都要排隊,先來的先上車,車滿了,其余只能等下一班了。 這對大多數人而言,都是相對公平的方式。 在算法中,也有類似的公平——隊列(queue)。 隊列遵循先進先出(First In First Out,簡寫F
排序算法中的冒泡排序法
con 整除 sum 完成 經典的 pri 遍歷 結束 ++ 遍歷 — 樣本篩選 有的時候,樣本範圍內的數據可能不是每一個我們都需要,而是只需要其中一部分,那麽在遍歷樣本時,就需要對取出的每一個樣本數據進行判斷,看是否滿足我們的需要,也就是要對樣本進行篩選。 比如,輸出1-
算法:反轉鏈表。
lis 描述 itl 表頭 item tle next 思路 one 題目描述 輸入一個鏈表,反轉鏈表後,輸出新鏈表的表頭。 思路 定義當前head,前序節點pre,後續節點next;依次遍歷所有節點,將所有節點的next指向前一個節點。 pac
排序算法中——歸並排序和快速排序
nsh 設置 遍歷數組 遇到 對數 geek 三種 元素 相同 冒泡排序、插入排序、選擇排序這三種算法的時間復雜度都為 $O(n^2)$,只適合小規模的數據。今天,我們來認識兩種時間復雜度為 $O(nlogn)$ 的排序算法——歸並排序(Merge Sort)和快速排序(
機器學習算法中的評價指標(準確率、召回率、F值、ROC、AUC等)
html eight inf 曲線 mba cor 方法 指標 pan 參考鏈接:https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具體更詳細的可以查閱周誌華的西瓜書第二章,寫的非常詳細~ 一、機器學習性能評估指標 1.準確率(A
雪花算法中機器id保證全局唯一
elong mda druid ping oplog 更新 主鍵 star span 關於分布式id的生成系統, 美團技術團隊之前已經有寫過一篇相關的文章, 詳見 Leaf——美團點評分布式ID生成系統 通常在生產中會用Twitter開源的雪花算法
LintCode算法題解——奇偶分割數組、二進制中1個數、反轉整數、加一、排序數組轉換為高度最小的二叉搜索樹、二進制求和
code style 求和 二進制 題解 二叉 following 算法題 targe Y3訟韭62獻si鏈倥8臣khttp://www.facebolw.com/space/2103837/following 7v6d04Vhpf玖忠http://www.facebol
Akamai在內容分發網絡中的算法研究(翻譯總結)
程序 占用 election etl 時延 dal 負載均衡 文件訪問 散列 BLOOM FILTERS Bloom filters的研究主要用在akamai的CDN中的兩個場景:1)索引管理優化;2)內容過濾。 Bloom filters是hash算法的一個變種,有非
java中使用MD5加密的算法
static main for 獲得 負數 turn output null ssa MD5,全名Message Digest Algorithm 5,中文名為消息摘要算法第五版,為計算機安全領域廣泛使用的一種散列函數,用以提供消息的完整性保護。以下是JAVA語言中
js中常見算法
常見 split length log else result cdd cnblogs 面試 一、面試80%都要問的數組去重 數組去重的方式有多種,其實面試中主要是想靠對對象的理解。還記得我第一次去面試的時候,去重的時候用了2個for循環。 //1循環一次 var