网站的信息量能做什么,wordpress get_usermeta,微企点建站怎么样,成都私人做网站建设的公司文章目录 前言1 数组简介2 数组的基本操作2.1 访问元素2.2 查找元素2.3 插入元素2.4 改变元素2.5 删除元素 3 总结task03task04 前言
Datawhale组队学习丨9月Leetcode算法入门与数组丨打卡笔记
这篇博客是一个 入门型 的文章#xff0c;主要是自己学习的一个记录。
内容会参… 文章目录 前言1 数组简介2 数组的基本操作2.1 访问元素2.2 查找元素2.3 插入元素2.4 改变元素2.5 删除元素 3 总结task03task04 前言
Datawhale组队学习丨9月Leetcode算法入门与数组丨打卡笔记
这篇博客是一个 入门型 的文章主要是自己学习的一个记录。
内容会参考这篇笔记很详细LeetCode 算法笔记Leetcode-Notes
1 数组简介
数组定义
数组Array一种线性表数据结构。它使用一组连续的内存空间来存储一组具有相同类型的数据是实现线性表的顺序结构存储的基础。
线性表相同类型的数据元素排成线一样的结构每个元素最多有前、后两个方向。数**组、栈、队列、链表 **都是线性表结构。连续的内存空间线性表中顺序存储结构占用的内存空间连续也就是说相邻数据元素之间物理内存上的存储位置相邻。
随机访问数据元素
数组可以根据下标直接随机指定到某一个元素存放的位置进行访问也就是说数组具有随机访问的特点。
在定义数组的时候首先计算机会给数组分配一组连续的存储空间其中第一个元素的地址称为首地址之后的元素都具有下标索引和内存地址。计算机通过地址来访问数据元素并通过寻址公式计算出对应元素的内存地址。
寻址公式 下标 i 对应的数据元素地址 数组首地址 i × 单个数据元素所占内存大小 下标 i 对应的数据元素地址 数组首地址 i \times 单个数据元素所占内存大小 下标i对应的数据元素地址数组首地址i×单个数据元素所占内存大小 多维数组
上面介绍的数组只有一个维度是一维数组其数据元素也是单下标索引。
在实际生活中经常会遇到二维或者多为的数据那么这些数据的存储可能就会用到多维数组。例如二维数组可以看作是一个特殊的一维数组即一维数组中的元素也是一个数组。
不同编程语言中数组的实现
不同编程语言中数组的实现可能会有所不同以下是几种常见编程语言中数组的实现方式 C语言C语言中的数组是一组相同类型的连续内存空间。可以通过声明数组变量并指定大小来创建数组例如 int arr[5]; 。数组元素可以通过索引访问索引从0开始例如 arr[0] 10; 。 JavaJava中的数组也是一组相同类型的连续内存空间。可以通过声明数组变量并使用 new 关键字来创建数组例如 int[] arr new int[5]; 。数组元素同样可以通过索引访问例如 arr[0] 10; 。 PythonPython中的数组可以使用列表List来实现。列表可以包含不同类型的元素并且可以动态调整大小。可以使用方括号创建列表例如 arr [1, 2, 3, 4, 5] 。可以通过索引访问和修改列表元素例如 arr[0] 10 。 JavaScriptJavaScript中的数组也可以使用方括号创建例如 var arr [1, 2, 3, 4, 5]; 。与Python类似JavaScript数组可以包含不同类型的元素并且可以动态调整大小。可以通过索引访问和修改数组元素例如 arr[0] 10; 。
2 数组的基本操作
增、删、改、查 基本上涉及这四种操作。
2.1 访问元素
访问数组中第 i i i 个元素
检查 i i i 的范围是否在合法的区间内即 0 ≤ i ≤ l e n ( n u m s ) − 1 0\le i \le len(nums)-1 0≤i≤len(nums)−1 。超出范围内的访问为非法访问。如果是合法访问则由给定下标得到元素值。
# 从数组 nums 中读取下标为 i 的数据元素值
def value(nums, i):if 0 i len(nums) - 1:print(nums[i])arr [0, 5, 2, 3, 7, 1, 6]
value(arr, 3)2.2 查找元素
查找数组中元素值为 v a l val val 的位置
建立一个基于下标的循环每次将 v a l val val 与当前数据元素 n u m s [ i ] nums[i] nums[i] 进行比较。在找到元素的时候返回元素下标。遍历完找不到时可以返回一个特殊值例如 −1。
# 从数组 nums 中查找元素值为 val 的数据元素第一次出现的位置
def find(nums, val):for i in range(len(nums)):if nums[i] val:return ireturn -1arr [0, 5, 2, 3, 7, 1, 6]
print(find(arr, 5))2.3 插入元素
添加元素到列表末尾
arr [1, 2, 3, 4, 5]
arr.append(6)
print(arr) # 输出[10, 2, 3, 4, 5, 6]插入元素到指定位置
arr [1, 2, 3, 4, 5]
arr.insert(2, 7) # 在索引为2的位置插入元素7
print(arr) # 输出[10, 2, 7, 3, 4, 5, 6]2.4 改变元素
将元素中第 i i i 个元素值改为 v a l val val
检查 i i i 的范围是否在合法的区间内即 0 ≤ i ≤ l e n ( n u m s ) − 1 0\le i \le len(nums)-1 0≤i≤len(nums)−1 。超出范围内的访问为非法访问。如果是合法访问则将第 i i i 个元素值赋值为 v a l val val。
def change(nums, i, val):if 0 i len(nums) - 1:nums[i] valarr [0, 5, 2, 3, 7, 1, 6]
i, val 2, 4
change(arr, i, val)
print(arr)2.5 删除元素
Python中删除数组元素的几种常见方法
删除数组尾部元素
arr [1, 2, 3, 4, 5]
arr.pop() # 删除并返回最后一个元素
print(arr) # 输出[1, 2, 3, 4]删除数组指定位置上的元素首先要检查下标是否合法合法之后再进行之后操作
arr [1, 2, 3, 4, 5]
arr.pop(2) # 删除索引为2的元素
print(arr) # 输出[1, 2, 4, 5]基于条件删除元素
arr [1, 2, 3, 4, 5]
arr.remove(3) # 删除所有等于3的元素
print(arr) # 输出[1, 2, 4, 5]3 总结
数组作为最基本的顺序结构存储方式支持随机访问。在执行增删改查操作时不同的操作对于时间复杂度的影响也不同。
当涉及到数组的增删改查操作时不同操作的时间复杂度会有所不同。以下是一些示例
访问元素随机访问
时间复杂度O(1)无论数组多大通过索引直接访问元素的时间是恒定的因为数组元素在内存中是连续存储的。例如访问数组中的第一个元素或最后一个元素都只需要一步操作。
插入元素 在数组的末尾插入元素 时间复杂度O(1)当在数组末尾插入元素时只需要将元素添加到数组的最后一个位置。 在数组的其他位置插入元素 时间复杂度O(n)当在数组的其他位置插入元素时需要将插入位置后面的所有元素向后移动一位以腾出空间插入新元素。
删除元素 删除数组末尾的元素 时间复杂度O(1)当删除数组末尾的元素时只需要将数组的长度减一即可。 删除数组的其他位置的元素 时间复杂度O(n)当删除数组的其他位置的元素时需要将删除位置后面的所有元素向前移动一位以填补删除的空缺。
修改元素
时间复杂度O(1)通过索引直接访问并修改数组中的元素时间复杂度为常数。
task03
0066. 加一
class Solution:def plusOne(self, digits: List[int]) - List[int]:digits [0] digitsdigits[len(digits)-1] 1for i in range(len(digits)-1, 0, -1):if digits[i] ! 10:breakelse:digits[i] 0digits[i-1] 1if digits[0] 0:return digits[1:]else:return digits0724. 寻找数组的中心下标
class Solution:def pivotIndex(self, nums: List[int]) - int:sum 0for i in range(len(nums)):sum nums[i]sum_t 0for i in range(len(nums)):if sum_t * 2 nums[i] sum:return isum_t nums[i]return -1 0189. 轮转数组
class Solution:def rotate(self, nums: List[int], k: int) - None:Do not return anything, modify nums in-place instead.n len(nums)k k % nself.reverse(nums, 0, n-1)self.reverse(nums, 0, k-1)self.reverse(nums, k, n-1)def reverse(self, nums: List[int], left: int, right: int) -None:while left right :temp nums[left]nums[left] nums[right]nums[right] templeft 1right - 1 task04
48. 旋转图像
class Solution:def rotate(self, matrix: List[List[int]]) - None:Do not return anything, modify matrix in-place instead.n len(matrix)matrix_new [[0] * n for _ in range(n)]for i in range(n):for j in range(n):matrix_new[j][n-i-1] matrix[i][j]matrix[:] matrix_new54. 螺旋矩阵
class Solution:def spiralOrder(self, matrix: List[List[int]]) - List[int]:if not matrix: return []l, r, t, b, res 0, len(matrix[0]) - 1, 0, len(matrix) - 1, []while True:for i in range(l, r1): res.append(matrix[t][i])t 1if t b : breakfor i in range(t, b1): res.append(matrix[i][r])r - 1if l r: breakfor i in range(r, l-1, -1): res.append(matrix[b][i])b - 1if t b: breakfor i in range(b, t-1, -1): res.append(matrix[i][l])l 1if l r: breakreturn res参考文献
[1] https://datawhalechina.github.io/leetcode-notes/#/
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