【动态规划】NK刷题记DP8乘积为正数的最长连续子数组1.题目2.题解1.确定问题状态,提炼最后一步2.更新变量的值3.子问题转化3.源码4.总结❤️博客主页：小镇敲码人🍏欢迎关注：👍点赞👂🏽留言😍收藏🌞在一切变好之前，我们总要经历一些不开心的日子，这段日子也许很长，也许只是一觉醒来。有时候，选择快乐，更需要勇气。🍉如果你也迷失在了路上，对人生充满了迷惘，不要害怕，冷静下来，慢慢的自救，不断求知，让自己变得更加优秀吧！！!1.题目老规矩，牛客网的一道中等难度的题目，我们先给出链接，大家可以去做一下这道题点击此处跳转给定一个长度为n的整数数组，请你找出其中最长的乘积为正数的子数组长度。子数组的定
977.有序数组的平方题目链接思路：首先知道该数组为非递减数组，因此在平方后该数组是两边大，中间小的趋势。因此采用双指针解法1.左右指针分别指向数组的第一个数和最后一个数，循环比较直至left>right。2.每次比较将较大的数逆序更新至新数组，同时指向新数组的指针向前移动一位3.最终返回一个平方后的非递减数组注意：该题考虑到双指针解法即可解决。java代码如下：时间复杂度O(n) 空间复杂度O（1）publicint[]sortedSquares(int[]nums){//新数组int[]newLength=newint[nums.length];//左右指针intleft=0;intrig
我有一个数组，例如:$array=['DEF'=>[['type'=>1,'id'=>1212,'name'=>'JaneDoe','current'=>1],['type'=>1,'id'=>3123121,'name'=>'Door','current'=>null],],'ABC'=>[['type'=>1,'id'=>1234,'name'=>'JohnDoe','current'=>null],],'WW'=>[['type'=>1,'id'=>1212,'name'=>'JaneDoe','current'=>1],['type'=>1,'id'=>3123121,'nam
我有一个数组，例如:$array=['DEF'=>[['type'=>1,'id'=>1212,'name'=>'JaneDoe','current'=>1],['type'=>1,'id'=>3123121,'name'=>'Door','current'=>null],],'ABC'=>[['type'=>1,'id'=>1234,'name'=>'JohnDoe','current'=>null],],'WW'=>[['type'=>1,'id'=>1212,'name'=>'JaneDoe','current'=>1],['type'=>1,'id'=>3123121,'nam
【动态规划】NK刷题之DP7连续子数组的最大乘积1.题目2.题解3.代码部分法一：动态规划3.1.1 创建变量n，并读入数据3.1.2 创建动态数组，并初始化3.1.3对动态数组断言3.1.4读入原整形数组的数据3.1.5创建变量ret，并赋初值3.1.6循环实现关键递推式部分3.1.7C语言完整代码3.1.7优化代码3.2法二:分治3.2.1基本思路3.2.2创建临时变量n,并读入数据3.2.3把数据读入动态数组a中3.2.4创建临时变量ret，sum，left，right，v，并赋初值3.2.5循环实现求所有可能的连续子数组乘积最大值，并用ret变量维护一个最大的3.2.6创建函数max_
【动态规划】NK刷题记之DP6连续子数组最大和（C语言实现）一、题目二、题解2.1动态规划2.2贪心算法2.1.1贪心算法的定义2.2.2贪心算法的性质2.2.3本题的贪心算法解决思路2.2.4贪心与动态规划的区别三、代码实现3.1法一：动态规划(递归实现)法3.1.1创建变量n，并读入数据3.1.2创建动态数组3.1.3对动态数组进行断言，并赋初值3.1.4读入数据3.1.5创建递归函数3.1.5.1实现递归函数3.1.6将动态数组排序3.1.7打印结果3.1.8完整C语言代码3.2法二：贪心3.2.1创建标志变量并录入数据3.2.2考虑全部为负数的情况3.2.3考虑不全为负数的情况3.2.
有序数组的平方题目建议：本题关键在于理解双指针思想暴力排序：时间复杂度大，代码直观双指针法：时间复杂度低，思路值得学习。注意：数组的初始化代码；for循环条件的编写长度最小的子数组题目建议：本题关键在于理解滑动窗口，这个滑动窗口看文字讲解还挺难理解的，建议大家先看视频讲解。拓展题目可以先不做暴力解法：时间复杂度过大，力扣提示超时;if中判断条件滑动窗口：不断的调节子序列的起始位置和终止位置，从而得出我们要想的结果；精髓解法；for循环内不用像暴力解法一样（sum=0）;while循环内，子数组长度的计算（i++应写在计算长度之后）注意：break只能退出当前循环，如有多层循环嵌套，则只能退出当
❓209.长度最小的子数组难度：中等给定一个含有n个正整数的数组和一个正整数target。找出该数组中满足其和≥target的长度最小的连续子数组[numsl,numsl+1,...,numsr-1,numsr]，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回0。示例1：输入：target=7,nums=[2,3,1,2,4,3]输出：2解释：子数组[4,3]是该条件下的长度最小的子数组。示例2：输入：target=4,nums=[1,4,4]输出：1示例3：输入：target=11,nums=[1,1,1,1,1,1,1,1]输出：0提示：11target10911nums.length10
假设我有一个PythonNumpy数组a.a=numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])我想从这个长度为5、步长为3的数组创建一个子序列矩阵。因此结果矩阵如下所示:numpy.array([[1,2,3,4,5],[4,5,6,7,8],[7,8,9,10,11]])一种可能的实现方式是使用for循环。result_matrix=np.zeros((3,5))foriinrange(0,len(a),3):result_matrix[i]=a[i:i+5]在Numpy中是否有更简洁的方法来实现这一点？ 最佳答案
假设我有一个PythonNumpy数组a.a=numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])我想从这个长度为5、步长为3的数组创建一个子序列矩阵。因此结果矩阵如下所示:numpy.array([[1,2,3,4,5],[4,5,6,7,8],[7,8,9,10,11]])一种可能的实现方式是使用for循环。result_matrix=np.zeros((3,5))foriinrange(0,len(a),3):result_matrix[i]=a[i:i+5]在Numpy中是否有更简洁的方法来实现这一点？ 最佳答案
