一、算法简介二分法，即二分搜索法，是通过不断缩小解可能存在的范围，从而求得问题最优解的方法。例如，如果一个序列是有序的，那么可以通过二分的方法快速找到所需要查找的元素，相比线性搜索要快不少。此外二分法还能高效的解决一些单调性判定的问题。二分的关键不在于单调性，或者说二分的本质并不是单调性。二分的本质是能否找到一个性质使得左右两个区间的元素分别满足性质和不满足性质。二分到最后一定可以得到一个结果，l和r是相同的，但是要判断是否满足题目条件。二分算法思路非常简单，但是我们需要特别注意的是下标问题，相信很多人都会遇到二分死循环的问题，所以建议大家背一个模板，又快又准确，保证不会出错的解题。以下介绍两
文章目录😎前言🎋[二分查找](https://leetcode.cn/problems/binary-search/)🚩题目描述：🚩算法流程：🚩代码实现：🌴[在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置](https://leetcode.cn/problems/find-first-and-last-position-of-element-in-sorted-array/)🚩题目描述🚩算法思路：📌寻找左边界思路：📌寻找右边界思路：🚩代码实现🌳[搜索插入位置](https://leetcode.cn/problems/search-insert-position/description/)🚩题目
目录1二分查找算法 2线性查找算法3哈希查找算法1二分查找算法 二分查找（BinarySearch）是一种用于在有序数据集合中查找特定元素的高效算法。它的工作原理基于将数据集合分成两半，然后逐步缩小搜索范围，直到找到目标元素或确定目标元素不存在。以下是二分查找的工作原理的详细说明： 有序数据集合：首先，数据集合必须是有序的，通常是按升序或降序排列的。这一点非常重要，因为二分查找的核心思想是根据中间元素与目标元素的大小关系来确定搜索范围。初始化指针：初始化两个指针，一个指向数据集合的第一个元素（左指针），另一个指向最后一个元素（右指针）。确定中间元素：计算左指针和右指针的中间位置，
「学习笔记」二分图点击查看目录目录「学习笔记」二分图知识点定义及判定二分图最大匹配二分图最小点覆盖二分图最大独立集例题P7368[USACO05NOV]AsteroidsG思路P2319[HNOI2006]超级英雄思路WaySelection题意思路文理分班题意思路放置机器人题意思路猫和狗题意思路「重要提醒」：学过网络流后你会发现这玩意很不重要，唯一需要了解的就是其定义。知识点定义及判定定义：存在一种方案把点分为两个集合，使得同一个集合内的点没有连边的图。比如这张图（byOI-Wiki）：判定：没有奇环。考虑染色法，左边集合的点染成\(1\)，左边集合的点染成\(0\)。如果存在奇环则会有一个
💗💗💗欢迎来到我的博客，你将找到有关如何使用技术解决问题的文章，也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业，我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章，也欢迎在文章下方留下你的评论和反馈。我期待着与你分享知识、互相学习和建立一个积极的社区。谢谢你的光临，让我们一起踏上这个知识之旅！文章目录🥦引言🥦什么是逻辑回归？🥦分类问题🥦交叉熵🥦代码实现🥦总结🥦引言当谈到机器学习和深度学习时，逻辑回归是一个非常重要的算法，它通常用于二分类问题。在这篇博客中，我们将使用PyTorch来实现逻辑回归。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了强大的工具来构建和训练神经网络，适用
简单思路：当我们要从一个序列中查找一个元素的时候，最快想到的方法就是顺序查找法（即：从前到后依次查找）。但这种方法过于无脑，就是暴力的把每个元素都排查一遍。元素个数少的时候还行，一旦元素个数多起来，效率是非常低下，所以在实际中这种查找的方法是被摒弃的。当题目或者实际对时间复杂度有着很高的要求的时候，这种暴力解法就显得很乏力这里就不得不介绍一种简单且效率较高的查找方法了：二分查找法，又称折半查找法。但该方法是建立在有序的前提下的，基本思路就是：利用两个指针left和right，不断取中点来不断把区间减小从而找到我们的答案二分查找法的优势：二分查找法的时间复杂度：O（logN）暴力解法的时间复杂度
动态规划——带权二分优化DP学习笔记引入带权二分其实并不一定用于优化DP，也可能用于优化贪心等最优化的算法。带权二分也叫WQS二分，最初由王钦石在他的2012年国家集训队论文中提出。定义使用情况要解决一个最优化问题（求最大/最小值）有一个限制，一般是某个参数要求一定恰好为\(k\)而带权二分就可以很好的解决［恰好\(k\)个］的限制；以选物品取最大收益为例：设\(f(k)\)为恰好选\(k\)个时的最大收益，将所有的\((k,f(k))\)画出来，图像必须组成一个凸包。因此就可以打表看，是否组成了一个凸包，如果是，则可以考虑带权二分优化。使用方法例：求\(f(k)\)的值，我们不会求\(f(k
目录目录1.二分查找的意义2.标准查找、lower_bound()与upper_bound() lower_bound手写代码：upper_bound手写代码：3.广告时间编程使我快乐1.二分查找的意义 在我们从数组中查找给定数据时，通常会使用枚举法，枚举法的图例和标程如下图所示：a[0]a[1]......a[n-2]a[n-1] 指针i的值： 0 1 ...... n-2 n-1boolflag=0;for(inti=0;i 也就是说，在枚举查找里，要一个不漏的查找完所有数据，最坏情况下时间复杂
📝个人主页：@Sherry的成长之路🏠学习社区：Sherry的成长之路（个人社区）📖专栏链接：练题🎯长路漫漫浩浩，万事皆有期待文章目录二分查找解决方法一：左闭右开[left解决方法二：左闭右闭(left移除元素暴力求解双指针遍历关于移除元素总结：二分查找704.二分查找●什么是区间不变量？比如区间取左闭右闭的话那么每次区间二分范围都是新区间的左闭右闭后面做判断时要一直基于这个左闭右闭的区间，其实区间定义成开或者闭都没有什么关系只是要明确每次收缩范围后范围内的元素是哪些注意会不会漏掉边界●需要注意二分的几种情况○当l=0,r=n的时候因为r这个值我们在数组中无法取到,while(l○当l=0
这几天发生了两件不正常事件。笔者归纳终结时发现，其实处理方法的本质上有很大的相同性，就是怎么最快的找到故障点，最后都是应用的二分搜索算法，此算法的复杂度为次，为对数时间，相比于线性时间N次有很大的优势。 一是在数据中心的负载中，设备总开关下有很多下面带了很多负载。一个负载因为故障短路后，没有任何烧焦和异味的表面现象，那么怎么快速的确定是哪个负载，然后将其隔离避免在此跳闸呢！在长期的逻辑训练下，笔者的做法是保留一半负载，开启电源，如果没有跳闸对剩下的一半再进行分半测试，以此类推；如果跳闸，对这一半在此分半测试以此类推。那么最终找到故障点需要次，相比依靠运气逐个测试需要N次，次数明显缩小。
