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常见算法和Lambda

常见算法和Lambda

文章目录

  • 常见算法和Lambda
    • 常见算法
      • 查找算法
        • 基本查找(顺序查找)
        • 二分查找/折半查找
        • 插值查找
        • 斐波那契查找
        • 分块查找
        • 扩展的分块查找(无规律的数据)
    • 常见排序算法
      • 冒泡排序
      • 选择排序
      • 插入排序
      • 快速排序
        • 递归
        • 快速排序
    • Arrays
    • Lambda表达式
      • 函数式编程

常见算法

查找算法

基本查找(顺序查找)

核心:从0索引开始挨个往后查找

  • 需求定义:一个方法利用基本查找,查找某个元素是否存在
  • 数据如下:{131,127,147,81,103,23,7,79}
package com.example.demo;public class Text{public static void main(String[] args) {int [] arr = {131,127,147,81,103,23,7,79};int number = 81;System.out.println(basicSearch(arr,number));}private static boolean basicSearch(int[] arr, int number) {for (int i = 0; i < arr.length; i++) {if(arr[i] == number){return true;}}return false;}
}
  • 需求:定义一个方法利用基本查找,查询某个元素在数组中的索引
  • 要求:不需要考虑数组中元素是否重复
package com.example.demo;public class Text{public static void main(String[] args) {int [] arr = {131,127,147,81,103,23,7,79};int number = 81;System.out.println(basicSearch(arr,number));}private static int basicSearch(int[] arr, int number) {for (int i = 0; i < arr.length; i++) {if(arr[i] == number){return i;}}return -1;}
}
  • 需求:定义一个方法利用基本查找,查询某个元素在数组中的索引
  • 要求:需要考虑数组中元素有重复的可能性
package com.example.demo;import java.util.ArrayList;public class Text{public static void main(String[] args) {int [] arr = {131,127,147,81,103,23,7,79,81};int number = 81;System.out.println(basicSearch(arr,number));}private static ArrayList<Integer> basicSearch(int[] arr, int number) {ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < arr.length; i++) {if(arr[i] == number){list.add(i);}}return list;}
}
二分查找/折半查找

前提条件:数组中的数据必须是有序的

核心思想:每次排除一半的查找范围

  • min和max表示当前要查找的范围
  • mid是在min和max中间的
  • 如果要查找的元素在mid的左边,缩小范围时,min不变,max等于mid减一
  • 如果要查找的元素在mid的右边,缩小范围,max不变,min等于mid加一
package com.example.demo;public class Text{public static void main(String[] args) {
//        需求:定义一个方法利用二分查找,查询某个元素在数组中的索引
//        数据如下:{7,23,79,81,103,127,131,147}int [] arr = {7,23,79,81,103,127,131,147};System.out.println(binarySearch(arr,131));}private static int binarySearch(int[] arr, int number) {
//       1.定义两个变量记录要查找的范围int min = 0;int max = arr.length-1;//        2.利用循环不断地去找要查找的数据while (true){if(min > max){return -1;}//            3.找到min和max的中间位置int mid = (min + max)/2;
//            4.拿着mid指向的元素跟要查找的元素进行比较if (arr[mid] > number){//4.1 number在mid的左边// min不变,max = min -1;max = mid - 1;}else if(arr[mid] < number){//4.2 number子啊mid的右边//max不变,min = mid + 1min = mid + 1;}else{//4.3 number跟mid指向的元素一样//找到了return mid;}}}
}

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插值查找

数组中的值,分布比较均匀。

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斐波那契查找

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分块查找
  • 前一块中的最大数据,小于后一块中所有的数据(块内无序,块间有序)
  • 块数数量一般等于数字的个数开根号。比如:16个数字一般分为4块左右

核心思路:先确定要查找的元素在哪一块,然后在块内挨个查找。

package com.example.demo;public class Text{public static void main(String[] args) {int[] arr = {16,5,9,12,21,18,32,23,37,26,45,34,50,48,61,52,73,66};//创建三个的块对象Block b1 = new Block(21,0,5);Block b2 = new Block(45,6,11);Block b3 = new Block(73,12,17);//        定义数组用来管理三个块的对象(索引表)Block[] blockArr = {b1,b2,b3};//        定义一个变量用来记录要查找的元素int number = 30;//        调用方法,传递索引表,数组,要查找的元素int index = getIndex(blockArr,arr,number);//        打印System.out.println(index);}//    利用分块查找的原理,查询number的索引
//    1.确定number在索引表的位置private static int getIndex(Block[] blockArr, int[] arr, int number) {//1.确定number是在哪一块中的int indexBlock = findIndexBlock(blockArr,number);if(indexBlock == -1){//表示number不在数组当中return -1;}//        2.获取这一块的起始索引和结束索引int startIndex = blockArr[indexBlock].getStartIndex();int endIndex = blockArr[indexBlock].getEndIndex();//        3.遍历for (int i = startIndex; i <= endIndex; i++) {if(arr[i] == number){return i;}}return -1;}//    定义一个方法,用来确定number在哪一块public static int findIndexBlock(Block[] blockArr,int number){//从0索引开始遍历blockArr,如果number小于max,那么就表示number是在这一块当中的。for (int i = 0; i < blockArr.length; i++) {if(number <= blockArr[i].getMax()){return i;}}return -1;}}class Block{private int max;private int startIndex;private int endIndex;public Block() {}public Block(int max, int startIndex, int endIndex) {this.max = max;this.startIndex = startIndex;this.endIndex = endIndex;}public int getMax() {return max;}public void setMax(int max) {this.max = max;}public int getStartIndex() {return startIndex;}public void setStartIndex(int startIndex) {this.startIndex = startIndex;}public int getEndIndex() {return endIndex;}public void setEndIndex(int endIndex) {this.endIndex = endIndex;}@Overridepublic String toString() {return "Block{" +"max=" + max +", startIndex=" + startIndex +", endIndex=" + endIndex +'}';}
}
扩展的分块查找(无规律的数据)

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package com.example.demo;public class Text{public static void main(String[] args) {int[] arr = {27,22,30,40,36,13,19,16,20,7,10,43,50,48};//创建三个的块对象Block b1 = new Block(22,40,0,4);Block b2 = new Block(13,20,5,8);Block b3 = new Block(7,10,9,10);Block b4 = new Block(43,50,11,13);//        定义数组用来管理三个块的对象(索引表)Block[] blockArr = {b1,b2,b3,b4};//        定义一个变量用来记录要查找的元素int number = 48;//        调用方法,传递索引表,数组,要查找的元素int index = getIndex(blockArr,arr,number);//        打印System.out.println(index);}//    利用分块查找的原理,查询number的索引
//    1.确定number在索引表的位置private static int getIndex(Block[] blockArr, int[] arr, int number) {//1.确定number是在哪一块中的int indexBlock = findIndexBlock(blockArr,number);if(indexBlock == -1){//表示number不在数组当中return -1;}//        2.获取这一块的起始索引和结束索引int startIndex = blockArr[indexBlock].getStartIndex();int endIndex = blockArr[indexBlock].getEndIndex();//        3.遍历for (int i = startIndex; i <= endIndex; i++) {if(arr[i] == number){return i;}}return -1;}//    定义一个方法,用来确定number在哪一块public static int findIndexBlock(Block[] blockArr,int number){//从0索引开始遍历blockArr,如果number小于max,大于min,那么就表示number是在这一块当中的。for (int i = 0;i < blockArr.length; i++) {if(number <= blockArr[i].getMax() && number >= blockArr[i].getMin()){return i;}}return -1;}}class Block{private int max;private int min;private int startIndex;private int endIndex;public Block() {}public Block(int min,int max, int startIndex, int endIndex) {this.min = min;this.max = max;this.startIndex = startIndex;this.endIndex = endIndex;}public int getMin() {return min;}public void setMin(int min) {this.min = min;}public int getMax() {return max;}public void setMax(int max) {this.max = max;}public int getStartIndex() {return startIndex;}public void setStartIndex(int startIndex) {this.startIndex = startIndex;}public int getEndIndex() {return endIndex;}public void setEndIndex(int endIndex) {this.endIndex = endIndex;}@Overridepublic String toString() {return "Block{" +"max=" + max +", min=" + min +", startIndex=" + startIndex +", endIndex=" + endIndex +'}';}
}

常见排序算法

冒泡排序

  • 相邻的数据两两比较,小的放前面,大的放后面。
  • 第一轮循环结束,最大值已经找到,在数组的最右边。第二轮可以少循环一次,后面以此类推。
  • 如果数组中有n个数据,总共我们只要执行n-1轮的代码就可以。
package com.example.demo;public class Text {public static void main(String[] args) {
//        1.定义数组int[] arr = {2,4,5,3,1};//        2.利用冒泡排序将数组的数据变成1,2,3,4,5
//        外循环:表示我要执行多少轮,如果有n个数据,那么执行n-1轮for (int i = 0; i < arr.length-1; i++) {
//            内循环:每一轮中我如何比较数据并找到当前的最大值//-1:为了防止索引越界//-i:提高效率,每一轮执行的次数应该比上一轮少一次。for (int j = 0; j < arr.length-1 - i; j++) {if(arr[j] > arr[j+1]){int temp = arr[j];arr[j] = arr[j+1];arr[j+1] = temp;}}}for (int i = 0; i < arr.length; i++) {System.out.println(arr[i] + " ");}}
}

选择排序

  • 从0索引开始,拿着每一个索引上的元素跟后面的元素依次比较,小的放前面,大的放后面,以此类推。
  • 第一轮结束后,最小的数据已经确定
package com.example.demo;public class Text {public static void main(String[] args) {
//        1.定义数组int[] arr = {2, 4, 5, 3, 1};//        2.利用选择排序让数组变成1 2 3 4 5for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {if(arr[i] > arr[j]){int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}}}for (int i = 0; i < arr.length; i++) {System.out.print(arr[i] + " ");}}
}

插入排序

  • 将0索引的元素到N索引的元素看做是有序的,把N+1索引的元素到最后一个当成是无序的。
  • 遍历无序的数据,将遍历的元素插入有序序列中适当的位置,如遇到相同数据,插在后面。
  • N的范围:0~最大索引
package com.example.demo;public class Text {public static void main(String[] args) {
//        1.定义数组int[] arr = {3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48};//        2.找到无序的那一组数组是从哪个索引开始的int startIndex= -1;for (int i = 0; i < arr.length; i++) {if(arr[i] > arr[i+1] ){startIndex = i + 1;break;}}//        3.遍历从startIndex开始到最后一个元素,依次得到无序的那一组数据中的每一个元素for (int i = startIndex; i < arr.length; i++) {
//            记录当前要插入数据的索引int j = i;while (j > 0 && arr[j] < arr[j-1]){
//                交换位置int temp = arr[j];arr[j] = arr[j-1];arr[j-1] = temp;j--;}}for (int i = 0; i < arr.length; i++) {System.out.print(arr[i] + " ");}}
}

快速排序

递归

方法中调用方法本身的现象

注意点:递归一定要有出口,否则就会出现内存溢出

作用:把一个复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解

递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算

package com.example.demo;public class Text {public static void main(String[] args) {//求1~100之间的和System.out.println(getSum(100));}public static int getSum(int number){if(number == 1){return 1;}//        如果number不是1?return number + getSum(number-1);}
}
package com.example.demo;public class Text {//求5的阶乘public static void main(String[] args) {System.out.println(getFactorial(5));}public static int getFactorial(int number){if(number == 1){return 1;}
//        如果number不是1?return number * getFactorial(number-1);}
}
快速排序

第一轮:把0索引的数字作为基准数,确定基准数在数组中正确的位置。

比基准数小的全部在左边,比基准数大的全部在右边。

package com.example.demo;public class Text {public static void main(String[] args) {int[] arr = {6,1,2,7,9,3,4,5,10,8};quickSort(arr,0,arr.length-1);for (int i = 0; i < arr.length; i++) {System.out.print(arr[i] + " ");}}public static void quickSort(int[] arr,int i,int j){
//        定义两个变量记录要查找的范围int start= i;int end = j;if(start > end){return;}//        记录基准数int baseNumber = arr[i];
//        利用循环找到要交换的数字while (start != end) {
//            利用end,从后往前开始找,找比基准数小的数字while (true){if(end <= start || arr[end] < baseNumber){break;}end--;}
//            利用start,从前往后找,找比基准数大的数字while (true){if(end <= start || arr[start] > baseNumber){break;}start++;}
//            把end和start指向的元素进行交换int temp = arr[start];arr[start] = arr[end];arr[end] = temp;}
//    当start和end直系那个了同一个元素的时候,那么上面的循环就会结束
//    表示已经找到了基准数在数组中应存入的位置
//    基准数归位int temp = arr[i];arr[i] = arr[start];arr[start] = temp;//        确定6左边的范围,重复刚刚所做的事情quickSort(arr,i,start-1);
//        确定6右边的范围,重复刚刚所做的事情quickSort(arr,start+1,j);}}

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Arrays

操作数组的工具类

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Lambda表达式

函数式编程

是一种思想特点。函数式编程思想忽略面向对象的复杂语法,强调做什么,而不是谁去做。

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拉格朗日插值法【python,算法】

拉格朗日插值是一种在数值分析中用来构建通过一系列已知数据点的多项式插值的方法。这种方法以 18 世纪的法国数学家约瑟夫拉格朗日命名。当给定一组离散的数据点(&#x1d465;_0,&#x1d466;_0),(&#x1d465;_1,&#x1d466;_1),...,(&#x1d465;_&#x1d45b;,&…...

定个小目标之刷LeetCode热题(41)

338. 比特位计数 给你一个整数 n &#xff0c;对于 0 < i < n 中的每个 i &#xff0c;计算其二进制表示中 1 的个数 &#xff0c;返回一个长度为 n 1 的数组 ans 作为答案。 今天看一下这道简单题&#xff0c;主要考查位运算&#xff0c;代码如下 class Solution {pu…...

Kotlin中的关键字

Kotlin 中的关键字可分为几个大类&#xff1a; 声明/定义关键字&#xff1a; class&#xff1a;用于定义类interface&#xff1a;用于定义接口object&#xff1a;用于声明对象&#xff0c;Kotlin中实现单例模式的关键字fun&#xff1a;用于声明函数var&#xff1a;用于声明可变…...

LabVIEW新能源汽车电池性能测试系统

新能源汽车的核心部件之一是电池&#xff0c;其性能直接关系到整车的续航里程、安全性和寿命。为了确保电池的性能和可靠性&#xff0c;测试是必不可少的环节。本文介绍了一种基于LabVIEW的新能源汽车电池性能测试系统&#xff0c;通过LabVIEW与数据采集设备的无缝集成&#xf…...

Elasticsearch 实现 Word、PDF,TXT 文件的全文内容提取与检索

文章目录 一、安装软件:1.通过docker安装好Es、kibana安装kibana:2.安装原文检索与分词插件:之后我们可以通过doc命令查看下载的镜像以及运行的状态:二、创建管道pipeline名称为attachment二、创建索引映射:用于存放上传文件的信息三、SpringBoot整合对于原文检索1、导入依赖…...

深度学习赋能数据分析,联蔚盘云引领业务革新

一、引言 随着大数据时代的到来&#xff0c;深度学习技术正逐渐成为企业数据分析的新引擎。联蔚盘云凭借其在深度学习领域的深厚积累&#xff0c;为企业提供高效、精准的数据分析解决方案&#xff0c;助力企业实现业务革新与增长。 二、深度学习与数据分析的完美结合 联蔚盘…...

Arthas实战(5)- 项目性能调优

1、接口耗时查询&#xff1a;trace命令 trace 命令能主动搜索 class-pattern&#xff0f;method-pattern 对应的方法调用路径&#xff0c;渲染和统计整个调用链路上的所有性能开销和追踪调用链路。 1.1 准备测试应用 新建一个 SpringBoot 应用&#xff0c;写一耗时久的代码&…...

昇思25天学习打卡营第7天|Pix2Pix实现图像转换

文章目录 昇思MindSpore应用实践基于MindSpore的Pix2Pix图像转换1、Pix2Pix 概述2、U-Net架构定义UNet Skip Connection Block 2、生成器部分3、基于PatchGAN的判别器4、Pix2Pix的生成器和判别器初始化5、模型训练6、模型推理 Reference 昇思MindSpore应用实践 本系列文章主要…...

单选多选提交问卷,代码示例

&#xff45;&#xff4c;&#xff45;&#xff4d;&#xff45;&#xff4e;&#xff54;中 需要对接口返回的数据进行分析。多选问题使用checkbox&#xff0c;单选题使用radio。 多选时可以绑定&#xff4d;&#xff49;&#xff4e;&#xff0f;&#xff4d;&#xff41;&am…...

mars3d加载wms服务或者wmts服务注意事项

1.wms只支持4326、3857、4490的标准切片&#xff0c;其他坐标系不支持 Mars3D三维可视化平台 | 火星科技 2.wmts同理&#xff0c;Mars3D三维可视化平台 | 火星科技 3.对应级别tilematrix找到的瓦片tilerow&tilecol这两个参数使用常见报错无效参考&#xff1a; 【Mars3d】…...

【机器学习】机器学习与自然语言处理的融合应用与性能优化新探索

引言 自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;是计算机科学中的一个重要领域&#xff0c;旨在通过计算机对人类语言进行理解、生成和分析。随着深度学习和大数据技术的发展&#xff0c;机器学习在自然语言处理中的应用越来越广泛&#xff0c;从文本分类、情感分析到机器翻译和…...

ubuntu优化

rootlocalhost:~# grep -E "^(PermitRootLogin|GSSAPIAuthentication|UseDNS)" /etc/ssh/sshd_config PermitRootLogin yes GSSAPIAuthentication no UseDNS norootlocalhost:~# systemctl restart sshd#此时就可以设置root密码了rootlocalhost:~# passwd New passw…...

使用 HBuilder X 进行 uniapp 小程序开发遇到的问题合集

文章目录 背景介绍问题集锦1. 在 HBuilderX 点击浏览器运行时&#xff0c;报 uni-app vue3编译器下载失败 安装错误2.在 HBuilderX 点击微信小程序运行时&#xff0c;报 微信开发者工具打开项目失败&#xff0c;请参阅启动日志错误 背景介绍 HBuilder X 版本&#xff1a;HBui…...

Python爬虫获取视频

验证电脑是否安装python 1.winr输入cmd 2.在黑窗口输入 python.exe 3.不是命令不存在就说明python环境安装完成 抓取快手视频 1.在phcharm应用中新建一个项目 3.新建一个python文件 4.选择python文件,随便起一个名字后按回车 5.安装requests pip install requests 6.寻找需要的…...

Python自动化,实现自动登录并爬取商品数据,实现数据可视化

关于如何使用Python自动化登录天 猫并爬取商品数据的指南&#xff0c;我们需要明确这是一个涉及多个步骤的复杂过程&#xff0c;且需要考虑到天猫的反爬虫策略。以下是一个简化的步骤指南&#xff1a; 步骤一&#xff1a;准备工作 环境准备&#xff1a;确保你的Python环境已经…...

计算机网络——数据链路层(以太网)

目录 局域网的数据链路层 局域网可按照网络拓扑分类 局域网与共享信道 以太网的两个主要标准 适配器与mac地址 适配器的组成与运作 MAC地址 MAC地址的详细介绍 局域网的mac地址格式 mac地址的发送顺序 单播、多播&#xff0c;广播mac地址 mac帧 如何取用…...

Java ORM框架FastMybatis踩坑

Java ORM框架FastmyBatis踩坑 问题&#xff1a;使用了FastmyBatis的saveOrUpdate方法&#xff0c;明明设置了主键的值且表中存在&#xff0c;但是依然执行insert操作。导致Duplicate PK。 原因&#xff1a;使用了其他第三方包的注解指定表的主键&#xff0c;没有按照FastmyBat…...

AI是在帮助开发者还是取代他们?

AI是在帮助开发者还是取代他们&#xff1f; 在软件开发领域&#xff0c;生成式人工智能&#xff08;AIGC&#xff09;正在改变开发者的工作方式。无论是代码生成、错误检测还是自动化测试&#xff0c;AI工具正在成为开发者的得力助手。然而&#xff0c;这也引发了对开发者职业…...

C. Theofanis‘ Nightmare

原题链接 : Problem - 1903C - Codeforces 思路 &#xff1a; 创建一个后缀和数组 &#xff0c; 然后把所有后缀和>0的加入到答案中&#xff0c;注意,整个数组的和一定要加入答案中 ; 代码 java : package sf;import java.util.Scanner; import java.util.* ;public …...

加密货币大利好!9月降息概率突破70%!美国可能大幅降息或多次降息?

根据最新消息&#xff0c;美国9月降息的概率已经突破70%&#xff0c;这对加密货币市场来说是个利好消息。与此同时&#xff0c;美国经济表现疲软&#xff0c;可能会陷入衰退&#xff0c;联邦储备系统(Fed)接下来会不会果断采取大幅降息措施备受关注。 美国劳工统计局7月5日公布…...