【数据结构与算法】数组常见搜索算法的 JavaScript 和 Go 实现~（下）
3.1.3 二分搜索的优缺点和适用场景二分搜索的优点二分搜索比线性搜索更快，尤其是对于大型数组。随着数组大小的增加，执行线性搜索所需的时间呈线性增加，而执行二分搜索所需的时间则呈对数增加。二分搜索比具有类似时间复杂度的其他搜索算法（例如插值搜索或指数搜索）更有效。二分搜索实现起来相对简单且易于理解，使其成为许多应用程序的不错选择。二分搜索既可以用于排序数组，也可以用于排序链表，是一种灵活的算法。....
【数据结构与算法】数组常见搜索算法的 JavaScript 和 Go 实现~（上）
1、什么是数组数组是存储在连续内存位置的项目的集合，将多个相同类型的项目（有些语言中也可以是不同类型，比如 JavaScript）存储在一起。这使得通过简单地向基值添加偏移量来计算每个元素的位置变得更加容易，即，数组的第一个元素的内存位置（通常由数组的名称表示）。基值是索引 0，两个索引之间的差值是偏移量。每个元素都可以通过它们在数组中的索引来唯一标识。简单来说数组就是用于储存多个相同类型数据的....
【算法学习】1486. 数组异或操作（java / c / c++ / python / go / rust）
1486. 数组异或操作：给你两个整数，n 和 start 。数组 nums 定义为：nums[i] = start + 2 * i（下标从 0 开始）且 n == nums.length 。请返回 nums 中所有元素按位异或（XOR）后得到的结果。样例 1输入： n = 5, start = 0 输出： 8 解释： 数组 nums 为 [0, 2, ...
【算法学习】1470. 重新排列数组（java / c / c++ / python / go / rust）
1470. 重新排列数组：给你一个数组 nums ，数组中有 2n 个元素，按 [x1,x2,...,xn,y1,y2,...,yn] 的格式排列。请你将数组按 [x1,y1,x2,y2,...,xn,yn] 格式重新排列，返回重排后的数组。样例 1输入： nums = [2,5,1,3,4,7], n = 3 输出： [2,3,5,4,1,7] 解释： 由于 x1=2...
【算法】1929. 数组串联（java / c / c++ / python / go / rust）
1929. 数组串联：给你一个长度为 n 的整数数组 nums 。请你构建一个长度为 2n 的答案数组 ans ，数组下标 从 0 开始计数 ，对于所有 0 <= i < n 的 i ，满足下述所有要求：ans[i] == nums[i]ans[i + n] == nums[i]具体而言，ans 由两个 nums 数组 串联 形成。返回数组 ans 。样例 1 输入： nu...
【算法】1920. 基于排列构建数组（java / c / c++ / python / go / rust）
1920. 基于排列构建数组：给你一个 从 0 开始的排列 nums（下标也从 0 开始）。请你构建一个 同样长度 的数组 ans ，其中，对于每个 i（0 <= i < nums.length），都满足 ans[i] = nums[nums[i]] 。返回构建好的数组 ans 。从 0 开始的排列 nums 是一个由 0 到 nums.length - 1（0 和 nums.len....
【算法】1720. 解码异或后的数组（java / c / c++ / python / go / rust）
1720. 解码异或后的数组：未知 整数数组 arr 由 n 个非负整数组成。经编码后变为长度为 n - 1 的另一个整数数组 encoded ，其中 encoded[i] = arr[i] XOR arr[i + 1] 。例如，arr = [1,0,2,1] 经编码后得到 encoded = [1,2,3] 。给你编码后的数组 encoded 和原数组 arr 的第一个元素 first（arr....
【算法】1480. 一维数组的动态和（java / c / c++ / python / go / rust）
1480. 一维数组的动态和：给你一个数组 nums 。数组「动态和」的计算公式为：runningSum[i] = sum(nums[0]…nums[i]) 。请返回 nums 的动态和。样例 1输入： nums = [1,2,3,4] 输出： [1,3,6,10] 解释： 动态和计算过程为 [1, 1+2, 1+2+3, 1+2+3+4] 。 样例 2输入： n...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
算法更多数组相关
智能搜索推荐
智能推荐（Artificial Intelligence Recommendation，简称AIRec）基于阿里巴巴大数据和人工智能技术，以及在电商、内容、直播、社交等领域的业务沉淀，为企业开发者提供场景化推荐服务、全链路推荐系统开发平台、工程引擎组件库等多种形式服务，助力在线业务增长。
+关注