已有一个排序数组,写一个方法取出不重复元素。

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MySQL数据库面试题(2020最新版)

数据库三大范式是什么mysql有关权限的表都哪几MySQL的binlog有有几种录入格式?分别什么区别?数据类型mysql哪些数据类型引擎MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别MyISAM索引与InnoDB索引的区别?InnoDB引擎的4...

Java面试题大全(2020版)

发现网上很多Java面试题都没有答案,所以花了很长时间搜集整理出来了这套Java面试题大全,希望对大家帮助哈~ 本套Java面试题大全,全的能再全,哈哈~ 、Java 基础 1. JDK 和 JRE 什么区别? JDK:Java ...

Java集合容器面试题(2020最新版)

文章目录集合容器概述什么是集合集合的特点集合和数组的区别使用集合框架的好处常用的集合类哪些?List,Set,Map三者的区别?List、Set、Map 是否继承自 Collection ...怎么确保一个集合能被修改?Collection...

数组排序,求数组最大值,最小值的方法

我们现在已知这样一个数组: let array = [51,4,95,32,-64,8,125]; 接下来我们要对其进行排序,求最大值和最小值: 首先先来数组排序方法: 1.数组的sort排序方法: 注意点: 数组的sort方法会改变原有数组 ...

C#输出一个数组中的所有元素(多个相同的元素不重复输出)

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小甲鱼零基础入门学习python笔记

小甲鱼老师零基础入门学习Python全套资料百度云(包括小甲鱼零基础入门学习Python全套视频+全套源码+全套PPT课件+全套课后题及Python常用工具包链接、电子书籍等)请往我的资源...

一个大小为n的数组,里面的数都属于范围[0, n-1],有不确定的重复元素,找到至少一个重复元素,要求O(1)...

同时还要寻找重复元素,很容易想到建立哈希表来完成,遍历数组时将每个元素映射到哈希表中,如果哈希表中已经存在这个元素则说明这就是个重复元素。因此直接使用C++ STL中的hash_set(参见《STL系列之六 set与hash_...

笔试面试算法经典-打印n个数组中最大的topk

n长度不一的数组,所有的数组都是有序的,请从大到小次打印出这n个数组整体最大的 k 数,如果 k大于n个数组元素则将数组元素全部打印。输入n行长度不等的二维数组可以表示n长度不同的数组。例如:...

面试题:数组中找重复元素

一个大小为n的数组,里面的数都属于范围[0, n-1],有不确定的重复元素,找到至少一个重复元素,要求O(1)空间和O(n)时间。

排序算法大全:冒泡/选择/插入/希尔/快速排序法(python示例)

原理是从第一个元素开始,比较相邻元素的大小,若大小顺序误,则对调后再进行下一个元素的比较。如此经过第一次扫描后就可以确保最后一个元素位于正确的顺序;经过第二次扫描可以确保倒数第二个元素位于正确的顺序...

查找两已经排好序的数组的共同元素

个已排序数组 ,怎么遍历遍,取出2相同的元素 这是一道面试题,看上去挺容易(面试时想了好久,没做出来)。没有在网上看到较为满意的算法。 下面是我的思路和代码,欢迎吐槽、交流、指正: 1.遍历次...

vue 根据数组中某项的值进行排序

我在vue项目中遇到了一个表格排序的需求,根据某一项的值的大小从大到小调整数组顺序。 二、代码 表格大概是这个样子,样式和图片在代码中简化了。 <table class="recommend_table" cellspacing="0"> <tr...

【算法】用面向对象的方法求出数组重复 value的个数,按如下数输出:

今天看一个关于基础资料的文档,里面这么一道算法题。刚开始看了一下,只注意到题目中让用面向对象的方法,去求解。看到这数组,关系到面向对象,还是有点懵逼的,然后试着去一下。 可能在刚开始,很多人都能...

数组排序

冒泡排序 &lt;... //数组共有10个元素 for($j=0,$lenght=count($arr1);$j&lt;$lenght;$j++) { for ($i = 0, $lenght = count($arr1); $i &lt; $lenght-1-$j; $i++) { /...

数组中各个元素组合成一个数,输出组合结果最大的那个数 - Java

给定一个正整型数组,将数组中各个元素组合成一个数,输出组合结果最大的那个数原本思路 将整型数组(例如{9,3,32,33,303,34}),转型为String类型数组,然后调用Arrays.sort()方法对字符串数组进行排序,最后将排序...

C#一个产生随机不重复数组

v在.NET技术 C#区看到一个小问题:从1,50随机20个不重复数。 <br />问题不复杂,提问者其实已经了自己的答案,但他似乎觉得答案不太理想。 ArrayList list =new ArrayList(); int k =0;...

js 数组排序

0、算法概述 0.1 算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类: 比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,... 非比较类排序通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性...

Java数组的几种常用操作方法(排序算法及查找)

查找是在数组中寻找特定元素的过程。 线性查找法 线性查找法将要查找的关键字key与数组中的元素逐个进行比较。如果匹配成功,线性查找法则返回与关键字匹配的元素数组中的下标;如果没有匹配成功,则返回-1。...

C#基础教程-c#实例教程,适合初学者

C#基础教程-c#实例教程,适合初学者。...当然仅靠章的内容就完全掌握C#语言是可能的,如需进一步学习C#语言,还需要认真阅读有关C#语言的专著。 1.1 C#语言特点 Microsoft.NET(以下简称.NET)框...

Python 基础语法

Python基础 数据类型

Java常用的数组排序算法(面试宝典)

这段时间有些忙,今天空闲出来给大家分享下Java中常用的数组排序算,冒泡排序、快速排序、...它重复地走访过要排序的数列,次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行...

Python内置函数

Python内置函数Python abs()函数Python all() 函数Python any() 函数Python basestring() 函数Python bin() 函数Python bool() 函数Python bytearray() 函数Python callable() 函数Python chr() 函数Python ...

哈工大计算机 2019春 软件构造 lab1

哈工大计算机 2019春 软件构造 lab1 目录 哈工大计算机 2019春 软件构造 lab1 实验目标概述 实验环境配置 实验过程 Magic Squares isLegalMagicSquare() generateMagicSquare() ...Problem 5: Drawin...

一数组乱序排列的三种方法

从已知数组中随机一个数,然后加入到另一个数组中,在加入之前,先检查是否已经加入过。 这种方法有很大运气成分,且数据越大,效率越低,超过一定数目,则程序几乎无法执行,会一直卡在那里,代码: [java] ...

算法学习总结(2)——温故十大经典排序算法

一、什么是排序算法 1.1、排序定义 对一序列对象根据某个关键字进行排序。 1.2、排序术语 稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面;...时间复杂度:一个算法执行所耗费的时间。空间...

JAVA 基础

本身是搞Android开发的,觉得java基础太重要了,所以就开始一点java基础方面的内容,后续会继续的一些关于基础方面的博文

java写一个排序(大顶堆)

java写一个排序(大顶堆) 堆排序的时间复杂度,最好,最差,平均都是O(nlogn),空间复杂度O(1),是稳定的排序堆(或二叉堆),类似于完全二叉树,除叶子节点外,每个节点均拥有左子树和右子树,同时左子树和右...

js中数组排序(冒泡、快速、插入)

数组中的相邻两个元素进行比较,将比较大(较小)的数通过两两比较移动到数组末尾(开始),执行一遍内层循环,确定一个最大(最小)的数,外层循环从数组末尾(开始)遍历到开始(末尾) function MaoPaoSort...

常用排序算法——python3实现(以及全部的排序算法分类)

文章目录、总览二、常用排序算法1、冒泡排序——交换类排序1.1 简介1.2 源码1.3 效果2、快速排序——交换类排序2.1 简介2.2 源码2.3 效果3、选择排序——选择类排序3.1 简介3.2 源码3.3 效果4、堆排序——选择类...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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