Array.ush()和扩展语法之间的差异
算法问题说明：查找与目标总和相加的最小数组。 代码问题： 我不理解以下情况下结果的差异： 使用arr.ush()方法 与 使用扩展语法 请参考下面的注释行。 扩散语法返回正确的解，而.ush()方法继续压入相同的数组。我不明白为什么它总是引用内存中的同一数组。 提前表示感谢！ let howSum = (target, arr, memo = {})
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距离可被整数整除的点对
我遇到了一个面试问题，尽管我一直在努力自己解决这个问题，但我认为我需要一些帮助。 我有一个整数数组(正负)表示空间中的点，两点之间的距离定义为abs(A[i]-A[j])，我需要检查该距离是否可被给定的整数M整除。 情况是这样的： 数组：[-3-2 1 0 8 7 1] M=3 abs(A[1]-A[2])=3(例如，它可以被整数整除) 复杂度应为O(N+M)，
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分段最小二乘的动态规划算法
几天来，我一直在尝试用Python语言实现这个算法。我不断地回到过去，然后放弃，变得沮丧。我不知道发生了什么事。我没有任何人可以求助，也没有地方可以去寻求帮助，所以我来到了这里。 PDF警告：http://www.cs.uiuc.edu/class/sp08/cs473/Lectures/lec10.pdf 我认为这不是一个清楚的解释，我肯定不明白。 我对正在发生的事情的理解是：
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K次尝试中的最大访客数(时间间隔)
聚会正在进行，给出了每一位客人参加聚会的时间间隔。我可以去派对厅k次。现在我应该选择k个时间实例，这样我就可以遇到最多的客人 n-不。客人的数量 不是。尝试次数 示例：对于n=5&；k=2 给定5个客人的间隔[1，3][4，8][1，5][6，8][4，8] 在时间=1时，我可以会见第一位和第三位客人；在时间=6时，我可以会见第二位、第四位和第五位客人。因此，我在两次尝试中最多
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寻找n位可被3整除的数字数量的动态规划算法
给出了下列问题的动态规划解。给定数n>0， 计算n位可被3整除的自然数的个数，并且不 包含数字“1”。 提示：该表的大小为n×3 我为此折腾了好几天，也找不到解决办法。 推荐答案 动态编程通常涉及一个递归关系，该递归关系结合了较小的子问题的解决方案。 对于您的问题，请注意，一个数字要被3整除，其数字和必须能被3整除。让： dp[i, s] = how many
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从2维矩阵到1维矩阵的0/1背包动态规划优化
我需要从维基百科得到一些澄清：Knapsack，关于 因此，该解将在O(NW)时间和O(NW)空间中运行。此外，如果 我们只使用一维数组m[W]来存储当前的最佳值 并遍历该数组i+1次，每次从m[W]重写到m[1]，我们 仅对O(W)空间获得相同的结果。 我无法理解如何将2D矩阵转换为1D矩阵以节省空间。此外，rewriting from m[W] to m[1] every time
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高效地将字谜分组
我正在尝试编写一个程序，将所有字谜组合在一个列表中，并且输出必须按字母顺序排序。我已经有一个按字母顺序对输入进行排序的程序，它使用heapsort在O(nlog(N))时间内完成。我的程序也对字谜进行分组，但是速度太慢了。我相信使用散列会给出一个有效的算法，但不太确定如何实现它。有没有人对完成这项任务的高效算法有什么建议？ 输入： eat tea tan ate nat bat 输
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查找重复次数最多的值序列
假设我有一个数据框，如下所示 ITEM 1 X 2 A 3 B 4 C 5 A 6 F 7 U 8 A 9 B 10 C 11 F 12 U 如何获取‘Item’列中最常见的值序列？在这种情况下，最频繁的序列将是A, B, C，因为它出现在第2行到第4行以及第8行到第10行。 我已经尝试了rle函数，以及这里
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如何检测(心电图)波的模式？
我正在试着从心电图上读取一幅图像，并检测其中的每一个主要波(P波、QRS波和T波)。我可以读取图像并获得向量(如(4.2; 4.4; 4.9; 4.7; ...))。我需要一个算法，它可以遍历这个矢量，并检测每个波的开始和结束时间。示例： 如果它们的大小总是相同的，或者如果我事先知道ECG有多少个波，那就很容易了。给定波形： 我提取向量： [0; 0; 20; 20; 20; 1
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优化旅行商算法(时间旅行者算法)
我试着优化我做的一个简单的python算法，它近似地解决了旅行商问题： import math import random import matplotlib.pyplot as plt import datetime #Distance between two point def distance(point1, point2): return math.sqrt((point
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空间封闭路径/线段的合并算法
我正在寻找一种用于街道地图制图综合的几何算法。 在我的地图数据中，我有许多路径(有序的点列表，由线段连接)彼此靠近且几乎平行。如何(1)识别这些“相邻路径ˮ”(即如何查找比某个阈值更近的路径)和(2)将它们合并为一条路径(即如何计算闭合路径之间的中心线)？ 作为示例，请考虑以下使用OpenStreetMaps中的数据创建的道路/车道图： 如您所见，水平运行的道路的两条车道被建模为两条
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使用Python减少多边形中的节点数
我有一个包含几个连续多边形的shapefile，我希望减少它们的节点数，以保持相邻多边形在拓扑上的一致性。 我在考虑根据节点两边两个线段所产生的角度来删除节点；特别是删除形成角度<；180º和>175º的节点。 我看到一条评论提到了同样的想法，但我对编码有非常基本的了解。如何在Python中实现此功能？ https://stackoverflow.com/a/2624475/843
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如何解决编码最小最大分割问题
我一直在试图理解1H30的编码问题，以及如何使用二进制搜索来解决这个问题。我找到了答案，但我不明白背后的逻辑。能请得到它的人给我讲解一下这个答案吗？ 这就是问题 任务说明 您将获得整数K、M和一个非空的零索引数组A 由N个整数组成的。数组的每个元素都不大于 大于M 应将此数组分为K个连续元素块。 挡路的大小是0到N之间的任意整数。 该数组应该属于某个挡路。 挡路从X到Y的和等于A
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二叉搜索树遍历-查找最接近的值
我正在做一个AlgoExpert挑战，我已经花时间自己解决它了，看了关于它的视频讲座，我觉得我理解得很好，但我的递归和树遍历技能现在相当低(这就是我正在做它的原因)。 这是提示符 编写一个接受二叉搜索树(BST)和目标整数的函数 值，并返回与BST中包含的该目标值最接近的值。每个BST节点都有一个整数值、一个左子节点和一个右子节点。其子节点本身就是有效BST节点，或者无/空 目标：1
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不排序的前K个子集总和
给定大小为N的数组，按元素和的升序打印大小为K的所有子集(0
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Python中标准随机数生成器的Big-O运行时是什么？(最坏情况)
python2示例代码： for i in range(N): print str(random.randint(0, N)) 假设随机数生成器在O(1)中运行，那么上面的循环(简单地打印0-N范围内的N个随机数)是O(N)，是否安全？ 推荐答案 random.randint(0, N)可能是O(log N)，即它与N中的位数成比例。 The implement
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在推理大O的形式定义时有点困难
我的教授最近对Big O的正式定义一笔带过： 坦率地说，即使在他向几个不同的学生解释之后，我们似乎仍然没有完全理解它的核心。理解上的问题最多出现在我们看过的以下例子中： 到目前为止，我的理由如下： 当您将函数的最高项乘以一个常量时，您得到的新函数最终会超过给定n处的初始函数。他将此n称为函数O(g(N))的证人 。 如何创建/找到此c术语？他提到了边界几次，但并没有具体说明边
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了解摊销时间和数组插入为O(1)的原因
我正在读破解编码采访，在Big O一章中，有一个关于摊销时间的解释。这里使用了需要增长的ASN ArrayList等内容的经典示例。当数组需要增长时，假设必须将N个元素复制到新的Array，插入将花费O(N)时间。这很好。 我不明白的是，数组容量翻了一番，为什么每次插入的摊销时间，从我了解的情况来看，任何时候插入到数组，都是O(N)操作。摊销时间有什么不同？我确信文本是正确的，我只是不理解O(1
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为什么这个算法是O(N)？
下面的C代码显然是O(N)(根据我的模拟考试)。但是，我不确定为什么是O(N)而不是O(某物*某物)。 void doit(int N) { while (N) { for (int j = 0; j
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在循环内使用indexOf是个坏主意吗？
我在为一次技术采访研究大O表示法，然后我意识到javascript的indexOf方法可能有O(N)的时间复杂度，因为它遍历数组的每个元素并返回找到的索引。 我们还知道对于较大的数据，O(n^2)(n平方)的时间复杂度不是很好的性能度量。 那么在循环内使用indexOf是个坏主意吗？在javascript中，在循环中使用indexOf方法代码很常见，可能是为了度量相等性或准备某个对象。
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