当前位置: 首页 > news >正文

一起学算法(插入排序篇)

概念:

插入排序(inertion Sort)一般也被称为直接插入排序,是一种简单的直观的排序算法

工作原理:将待排列元素划分为(已排序)和(未排序)两部分,每次从(未排序的)元素选择一个插入到(已排序的)元素中的正确位置,这个位置类似于平时打扑克牌摸牌的操作,右手摸牌,根据牌面的大小放到左手边正确的位置上

 具体实现:使用双层循环,外层循环枚举除了第一个元素之外的所有元素,内层循环遍历当前元素前面的有序表,进行待插入位置查找,并进行移动

 public void insertSort(int[] arr) {if (arr == null || arr.length == 0) {return;}for (int i = 1; i < arr.length; i++) { // 待插入元素的索引int insertEle = arr[i];//对待插入元素进行保存int j = i - 1;//有序区中存在多少个元素就需要遍历多少次for (; j >= 0; j--){if (arr[j] >= insertEle) {arr[j + 1] = arr[j];} else {break;}}//直到找到有序区第一个比待插入元素小的位置,然后在j+1上添加元素arr[j + 1] = insertEle;}}

leetcode题:

删除某些元素后的数组均值

class Solution {public double trimMean(int[] arr) {if(arr==null||arr.length==0){return 0;}Arrays.sort(arr);int count= arr.length/20;double sum=0;for (int i =count; i < arr.length-count; i++) {sum+=arr[i];}return sum/(arr.length-2*count);}
}

去掉最低工资和最高工资后的平均工资

class Solution {public double average(int[] salary) {insertSort(salary);double sum=0;for(int i=1;i<salary.length-1;i++){sum+=salary[i];}return sum/(salary.length-2);}private void insertSort(int[] arr) {if (arr == null || arr.length == 0) {return;}for (int i = 1; i < arr.length; i++) { // 待插入元素的索引int insertEle = arr[i];//对待插入元素进行保存int j = i - 1;//有序区中存在多少个元素就需要遍历多少次for (; j >= 0; j--){if (arr[j] >= insertEle) {arr[j + 1] = arr[j];} else {break;}}//直到找到有序区第一个比待插入元素小的位置,然后在j+1上添加元素arr[j + 1] = insertEle;}}
}

学生分数的最小差值

class Solution {//插入排序public void insertSort(int[] nums){if(nums==null||nums.length==0){return;}for (int i =1; i <nums.length; i++) {int insertEle=nums[i];int j=i-1;for(;j>=0;j--){if(nums[j]>=insertEle){nums[j+1]=nums[j];}else{break;}}nums[j+1]=insertEle;}}public int minimumDifference(int[] nums, int k) {if (nums.length == 1) {return 0;}insertSort(nums);int min=nums[k-1]-nums[0];for (int i = 1; i <=nums.length-k; i++) {min=Math.min(min,nums[i+k-1]-nums[i]);}return min;}
}

相关文章:

一起学算法(插入排序篇)

概念&#xff1a; 插入排序&#xff08;inertion Sort&#xff09;一般也被称为直接插入排序&#xff0c;是一种简单的直观的排序算法 工作原理&#xff1a;将待排列元素划分为&#xff08;已排序&#xff09;和&#xff08;未排序&#xff09;两部分&#xff0c;每次从&…...

JVM基础篇-本地方法栈与堆

JVM基础篇-本地方法栈与堆 本地方法栈 什么是本地方法? 本地方法即那些不是由java层面实现的方法&#xff0c;而是由c/c实现交给java层面进行调用&#xff0c;这些方法在java中使用native关键字标识 public native int hashCode()本地方法栈的作用? 为本地方法提供内存空…...

防雷保护区如何划分,防雷分区概念LPZ介绍

在防雷设计中&#xff0c;很重要的一点就是防雷分区的划分&#xff0c;只有先划分好防雷区域等级&#xff0c;才好做出比较好的防雷器设计方案。 因为标准对不同区安装的防雷浪涌保护器要求是不一样的。 那么&#xff0c;防雷保护区是如何划分的呢&#xff1f; 如上图所示&…...

随手笔记——3D−3D:ICP求解

随手笔记——3D−3D&#xff1a;ICP求解 使用 SVD 求解 ICP使用非线性优化来求解 ICP 原理参见 https://blog.csdn.net/jppdss/article/details/131919483 使用 SVD 求解 ICP 使用两幅 RGB-D 图像&#xff0c;通过特征匹配获取两组 3D 点&#xff0c;最后用 ICP 计算它们的位…...

Python调用各大机器翻译API大全

过去的二三年中&#xff0c;我一直关注的是机器翻译API在自动化翻译过程中的应用&#xff0c;包括采用CAT工具和Python编程语言来调用机器翻译API&#xff0c;然后再进行译后编辑&#xff0c;从而达到快速翻译的目的。 然而&#xff0c;我发现随着人工智能的发展&#xff0c;很…...

重生之我要学C++第六天

这篇文章的主要内容是const以及权限问题、static关键字、友元函数和友元类&#xff0c;希望对大家有所帮助&#xff0c;点赞收藏评论支持一下吧&#xff01; 更多优质内容跳转&#xff1a; 专栏&#xff1a;重生之C启程(文章平均质量分93) 目录 const以及权限问题 1.const修饰…...

SpringBoot中ErrorPage(错误页面)的使用--【ErrorPage组件】

SpringBoot系列文章目录 SpringBoot知识范围-学习步骤–【思维导图知识范围】 文章目录 SpringBoot系列文章目录本系列校训 SpringBoot技术很多很多环境及工具&#xff1a;必要的知识深层一些的知识 上效果图在Spring Boot里使用ErrorPage还要注意的是 配套资源作业&#xff…...

【Android】APP网络优化学习笔记

网络优化原因 进行网络优化对于移动应用程序而言非常重要&#xff0c;原因如下&#xff1a; 用户体验&#xff1a; 网络连接是移动应用程序的核心功能之一。通过进行网络优化&#xff0c;可以提高应用的加载速度和响应速度&#xff0c;减少用户等待时间&#xff0c;提供更流…...

简单的知识图谱可视化+绘制nx.Graph()时报错TypeError: ‘_AxesStack‘ object is not callable

绘制nx.Graph时报错TypeError: _AxesStack object is not callable 写在最前面知识图谱可视化预期报错可能的原因 原代码原因确认解决后的代码解决&#xff01; 写在最前面 实现一个简单的知识图谱的可视化功能。 使用了NetworkX库来构建知识图谱&#xff0c;并使用matplotlib…...

【Matlab】基于粒子群优化算法优化BP神经网络的时间序列预测(Excel可直接替换数据)

【Matlab】基于粒子群优化算法优化BP神经网络的时间序列预测(Excel可直接替换数据) 1.模型原理2.数学公式3.文件结构4.Excel数据5.分块代码5.1 fun.m5.2 main.m6.完整代码6.1 fun.m6.2 main.m7.运行结果1.模型原理 基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)优…...

【机器学习】Cost Function for Logistic Regression

Cost Function for Logistic Regression 1. 平方差能否用于逻辑回归&#xff1f;2. 逻辑损失函数loss3. 损失函数cost附录 导入所需的库 import numpy as np %matplotlib widget import matplotlib.pyplot as plt from plt_logistic_loss import plt_logistic_cost, plt_two_…...

【EI/SCOPUS会议征稿】2023年第四届新能源与电气科技国际学术研讨会 (ISNEET 2023)

作为全球科技创新大趋势的引领者&#xff0c;中国一直在为科技创新创造越来越开放的环境&#xff0c;提高学术合作的深度和广度&#xff0c;构建惠及全民的创新共同体。这些努力为全球化和创建共享未来的共同体做出了新的贡献。 为交流近年来国内外在新能源和电气技术领域的最新…...

【计算机网络】10、ethtool

文章目录 一、ethtool1.1 常见操作1.1.1 展示设备属性1.1.2 改变网卡属性1.1.2.1 Auto-negotiation1.1.2.2 Speed 1.1.3 展示网卡驱动设置1.1.4 只展示 Auto-negotiation, RX and TX1.1.5 展示统计1.1.7 排除网络故障1.1.8 通过网口的 LED 区分网卡1.1.9 持久化配置&#xff08…...

什么是前端工程化?

工程化介绍 什么是前端工程化&#xff1f; 前端工程化是一种思想&#xff0c;而不是某种技术。主要目的是为了提高效率和降低成本&#xff0c;也就是说在开发的过程中可以提高开发效率&#xff0c;减少不必要的重复性工作等。 tip 现实生活举例 建房子谁不会呢&#xff1f;请…...

【深度学习】【三维重建】windows11环境配置tiny-cuda-nn详细教程

【深度学习】【三维重建】windows11环境配置tiny-cuda-nn详细教程 文章目录 【深度学习】【三维重建】windows11环境配置tiny-cuda-nn详细教程前言确定版本对应关系源码编译安装tiny-cuda-nn总结 前言 本人windows11下使用【Instant Neural Surface Reconstruction】算法时需要…...

Matlab 一种自适应搜索半径的特征提取方法

文章目录 一、简介二、实现代码参考资料一、简介 在之前的博客(C++ ID3决策树)中,提到过一种信息熵的概念,其中它表达的大致意思为:香农认为熵是指“当一件事情有多种可能情况时,这件事情发生某种情况的不确定性”,也就是指如果一个事情的不确定性越大,那么这个信息的熵…...

基于opencv的几种图像滤波

一、介绍 盒式滤波、均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波、导向滤波。 boxFilter() blur() GaussianBlur() medianBlur() bilateralFilter() 二、代码 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> …...

puppeteer代理的搭建和配置

puppeteer代理的搭建和配置 本文深入探讨了Puppeteer在网络爬虫和自动化测试中的重要角色&#xff0c;着重介绍了如何搭建和配置代理服务器&#xff0c;以优化Puppeteer的功能和性能。文章首先介绍了Puppeteer作为一个强大的Headless浏览器自动化工具的优势和应用场景&#xf…...

【简单认识MySQL的MHA高可用配置】

文章目录 一、简介1、概述2、MHA 的组成3&#xff0e;MHA 的特点4、MHA工作原理 二、搭建MHA高可用数据库群集1.主从复制2.MHA配置 三、故障模拟四、故障修复步骤&#xff1a; 一、简介 1、概述 MHA&#xff08;Master High Availability&#xff09;是一套优秀的MySQL高可用…...

【云原生】一文学会Docker存储所有特性

目录 1.Volumes 1.Volumes使用场景 2.持久将资源存放 3. 只读挂载 2.Bind mount Bind mounts使用场景 3.tmpfs mounts使用场景 4.Bind mounts和Volumes行为上的差异 5.docker file将存储内置到镜像中 6.volumes管理 1.查看存储卷 2.删除存储卷 3.查看存储卷的详细信息…...

大话软工笔记—需求分析概述

需求分析&#xff0c;就是要对需求调研收集到的资料信息逐个地进行拆分、研究&#xff0c;从大量的不确定“需求”中确定出哪些需求最终要转换为确定的“功能需求”。 需求分析的作用非常重要&#xff0c;后续设计的依据主要来自于需求分析的成果&#xff0c;包括: 项目的目的…...

DAY 47

三、通道注意力 3.1 通道注意力的定义 # 新增&#xff1a;通道注意力模块&#xff08;SE模块&#xff09; class ChannelAttention(nn.Module):"""通道注意力模块(Squeeze-and-Excitation)"""def __init__(self, in_channels, reduction_rat…...

Springcloud:Eureka 高可用集群搭建实战(服务注册与发现的底层原理与避坑指南)

引言&#xff1a;为什么 Eureka 依然是存量系统的核心&#xff1f; 尽管 Nacos 等新注册中心崛起&#xff0c;但金融、电力等保守行业仍有大量系统运行在 Eureka 上。理解其高可用设计与自我保护机制&#xff0c;是保障分布式系统稳定的必修课。本文将手把手带你搭建生产级 Eur…...

Spring AI与Spring Modulith核心技术解析

Spring AI核心架构解析 Spring AI&#xff08;https://spring.io/projects/spring-ai&#xff09;作为Spring生态中的AI集成框架&#xff0c;其核心设计理念是通过模块化架构降低AI应用的开发复杂度。与Python生态中的LangChain/LlamaIndex等工具类似&#xff0c;但特别为多语…...

服务器--宝塔命令

一、宝塔面板安装命令 ⚠️ 必须使用 root 用户 或 sudo 权限执行&#xff01; sudo su - 1. CentOS 系统&#xff1a; yum install -y wget && wget -O install.sh http://download.bt.cn/install/install_6.0.sh && sh install.sh2. Ubuntu / Debian 系统…...

Linux 内存管理实战精讲:核心原理与面试常考点全解析

Linux 内存管理实战精讲&#xff1a;核心原理与面试常考点全解析 Linux 内核内存管理是系统设计中最复杂但也最核心的模块之一。它不仅支撑着虚拟内存机制、物理内存分配、进程隔离与资源复用&#xff0c;还直接决定系统运行的性能与稳定性。无论你是嵌入式开发者、内核调试工…...

【学习笔记】erase 删除顺序迭代器后迭代器失效的解决方案

目录 使用 erase 返回值继续迭代使用索引进行遍历 我们知道类似 vector 的顺序迭代器被删除后&#xff0c;迭代器会失效&#xff0c;因为顺序迭代器在内存中是连续存储的&#xff0c;元素删除后&#xff0c;后续元素会前移。 但一些场景中&#xff0c;我们又需要在执行删除操作…...

ubuntu系统文件误删(/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6)修复方案 [成功解决]

报错信息&#xff1a;libc.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory&#xff1a; #ls, ln, sudo...命令都不能用 error while loading shared libraries: libc.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory重启后报错信息&…...

DiscuzX3.5发帖json api

参考文章&#xff1a;PHP实现独立Discuz站外发帖(直连操作数据库)_discuz 发帖api-CSDN博客 简单改造了一下&#xff0c;适配我自己的需求 有一个站点存在多个采集站&#xff0c;我想通过主站拿标题&#xff0c;采集站拿内容 使用到的sql如下 CREATE TABLE pre_forum_post_…...

阿里云Ubuntu 22.04 64位搭建Flask流程(亲测)

cd /home 进入home盘 安装虚拟环境&#xff1a; 1、安装virtualenv pip install virtualenv 2.创建新的虚拟环境&#xff1a; virtualenv myenv 3、激活虚拟环境&#xff08;激活环境可以在当前环境下安装包&#xff09; source myenv/bin/activate 此时&#xff0c;终端…...