题解 | #二维数组中的查找#

二维数组中的查找

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剑指offer 1

function Find(target, array)
{
    //判断数组是否为空
    var m=array.length,n=array[0].length;
    if(m==0&&n==0){
        return false;
    }

    var r=0,c=n-1;
    //是否越界
    while(r<m&&c>=0){
        if(target==array[r][c]){
            return true;
        }else if(target>array[r][c]){
            r++;
        }else{
            c--;
        }

    }
    //越界返回false
    return false;
}
module.exports = {
    Find : Find
};
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神哥不得了:神哥来啦~自我评价和校园经历的话可以直接删了,从大厂暑期的话应该没有什么太多问题,应该是能拿到很多大厂面试机会的,就是在面试的时候表示的好一点就行,可以在面试前先把高频top 50的八股多巩固几遍,千万不要看那些假高频八股,这两个项目的话问题不是很大,应该能够帮你找到大厂实习的,算法的话一定要刷起来,因为大厂有些还是比较看重算法的
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03-15 20:26
已编辑
电子科技大学 C++
T3题面:给一个3e5数组,每次询问长度为len的子数组乘积的和,如果子数组乘积&gt;1e9,则视为0.赛后一分钟想出来了,比赛时打了个暴力+线段树注意到1e9大约是2^30,&nbsp;因此len长度如果&gt;30就直接输出0,30以内做一个记忆化就行,复杂度O(30*n)感觉是以前比赛做过的题,忘了怎么做了。。。---upd:&nbsp;忘了数据范围了,如果有0,1的话那这样也不行
blueswiller:给出一个做法,刚刚才想到,应该没问题,时间复杂度为 O(max(30n, nlogn)): 1. 根据 0 切分数组。2. 现在问题转化为>=1 的情况,我们首先维护每一个数前一个 > 1 的数的位置,同时维护一个长度的差分数组,初始值全为 0。3. 我们从每一个数 i 开始向前跳,至多跳 30 次,维护这个过程中的乘积,于是得到 30 个区间加和。举例:假设从 j1 跳到 j2 ,相当于对查询长度 (i- j1 + 1) 至 (i - j2) 贡献 a_i * ... * a_j1。4. 对于所有区间加和,我们采用差分数组结合树状数组对其进行维护,由于长度至多为 n ,树状数组构建的复杂度为 O(nlogn),于是,构建阶段的复杂度为 O(max(30n, nlogn))。在线单次查询的复杂度为树状数组查询的复杂度 O(logn)。
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