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城市规划做底图的网站seo优化方法有哪些

城市规划做底图的网站,seo优化方法有哪些,做個app网站价格,建站房的公司今日学习的文章链接和视频链接 ● 自己看到题目的第一想法 ● 看完代码随想录之后的想法 ● 自己实现过程中遇到哪些困难 ● 今日收获,记录一下自己的学习时长 状态 思路理解完成 30% 代码debug完成 60% 代码模板总结并抽象出来 100% 题目 704 二分查找 题目链接…

今日学习的文章链接和视频链接
● 自己看到题目的第一想法
● 看完代码随想录之后的想法
● 自己实现过程中遇到哪些困难
● 今日收获,记录一下自己的学习时长

状态
思路理解完成 30%
代码debug完成 60%
代码模板总结并抽象出来 100%

题目

704 二分查找

题目链接:https://leetcode.cn/problems/binary-search/
文章讲解:https://programmercarl.com/0704.%E4%BA%8C%E5%88%86%E6%9F%A5%E6%89%BE.html
视频讲解:https://www.bilibili.com/video/BV1fA4y1o715
状态:进度 45%

思路:要仔细debug一下闭区间、左开右闭的写法。

27. 移除元素

题目建议: 暴力的解法,可以锻炼一下我们的代码实现能力,建议先把暴力写法写一遍。 双指针法 是本题的精髓,今日需要掌握,至于拓展题目可以先不看。

题目链接:https://leetcode.cn/problems/remove-element/
文章讲解:https://programmercarl.com/0027.%E7%A7%BB%E9%99%A4%E5%85%83%E7%B4%A0.html
视频讲解:https://www.bilibili.com/video/BV12A4y1Z7LP
状态:60%

977.有序数组的平方

题目建议: 本题关键在于理解双指针思想

题目链接:https://leetcode.cn/problems/squares-of-a-sorted-array/
文章讲解:https://programmercarl.com/0977.%E6%9C%89%E5%BA%8F%E6%95%B0%E7%BB%84%E7%9A%84%E5%B9%B3%E6%96%B9.html
视频讲解:
https://www.bilibili.com/video/BV1QB4y1D7ep
状态:45%

学习记录

数组

1、在内存中的存储方式

  • 数组下标都是从0开始的。
  • 数组内存空间的地址是连续的

因为数组在内存空间的地址是连续的,所以我们在删除或者增添元素的时候,就难免要移动其他元素的地址。
数组的元素是不能删的,只能覆盖。

根据 左闭右开,左闭右闭 两种区间规则 写出来的二分法

二分查找法的前提

  • 数组为有序数组
  • 同时题目还强调数组中无重复元素,因为一旦有重复元素,使用二分查找法返回的元素下标可能不是唯一的

时间投入

两个小时过了一下两天的题目。
找到了一点点感觉。思路都是对的,现在重点训练落地正确准确率。(其实就是深度理解和背模板)

代码模板

二分查找

闭区间

# 闭区间
def binary_search(nums: list[int], target: int) -> int:left, right = 0, len(nums) - 1  # 闭区间 [left, right]while left <= right:  # 终止条件:left > rightmid = left + (right - left) // 2  # 避免溢出if nums[mid] == target:return midelif nums[mid] < target:left = mid + 1  # 目标在右半部分else:right = mid - 1  # 目标在左半部分return -1  # 未找到

关键点:
• 循环条件:left <= right(闭区间)。
• 中间值计算:mid = left + (right - left) // 2(避免 (left + right) 溢出)。
• 返回值:找到时返回 mid,否则返回 -1

左闭右开

def binary_search(nums: list[int], target: int) -> int:left, right = 0, len(nums)  # 初始化右开区间 [left, right)while left < right:  # 终止条件:left == rightmid = left + (right - left) // 2if nums[mid] == target:return midelif nums[mid] < target:left = mid + 1  # 目标在右半部分 [mid+1, right)else:right = mid  # 目标在左半部分 [left, mid)return -1  # 未找到

关键区别

  1. 初始区间:right = len(nums)(开区间,不包含 len(nums))。
  2. 循环条件:left < right(终止时 left == right)。
  3. 右边界更新:right = mid(因为 right 本身是开区间,不包含 mid)。
  4. 返回值:未找到时返回 -1
特性闭区间 [left, right]左闭右开 [left, right)左开右闭 (left, right]
初始化right = len(nums) - 1right = len(nums)left = -1
循环条件left <= rightleft < rightleft < right
中值计算mid = left + (right - left)//2同上mid = left + (right - left +1)//2
更新左边界left = mid + 1left = mid + 1left = mid
更新右边界right = mid - 1right = midright = mid - 1
优势逻辑直观,易理解避免 right 越界,代码简洁适合右侧逼近问题
http://www.dtcms.com/wzjs/479456.html

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