1.题目要求 中位数是有序列表中间的数.如果列表长度是偶数,中位数则是中间两个数的平均值. 例如, [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支持以下两种操作的数据结构: void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中. double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数. 示例: addNum(1) addNum(2) findMedian() -> 1.5 addNum(3) fin

首先需要数据源,这里随便写了一个: nums = [1,2,3,4] 求均值和中位数均可以使用numpy库的方法: import numpy as np #均值 np.mean(nums) #中位数 np.median(nums) 求众数方法一: 在numpy中没有直接的方法,但是也可以这样实现: import numpy as np#bincount():统计非负整数的个数,不能统计浮点数 counts = np.bincount(nums) #返回众数 np.argmax(counts) 求

Median is the middle value in an ordered integer list. If the size of the list is even, there is no middle value. So the median is the mean of the two middle value. For example, [2,3,4], the median is 3 [2,3], the median is (2 + 3) / 2 = 2.5 Design a

295. 数据流的中位数 中位数是有序列表中间的数.如果列表长度是偶数,中位数则是中间两个数的平均值. 例如, [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支持以下两种操作的数据结构: void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中. double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数. 示例: addNum(1) addNum(2) findMedian() -> 1.5 addNum(

Median is the middle value in an ordered integer list. If the size of the list is even, there is no middle value. So the median is the mean of the two middle value. Examples: [2,3,4] , the median is 3 [2,3], the median is (2 + 3) / 2 = 2.5 Design a d

描述 遥控车是在是太漂亮了,韵韵的好朋友都想来参观,所以游乐园决定举办m次车展.车库里共有n辆车,从左到右依次编号为1,2,…,n,每辆车都有一个展台.刚开始每个展台都有一个唯一的高度h[i].主管已经列好一张单子:L1 R1L2 R2…Lm Rm单子上的(Li,Ri)表示第i次车展将要展出编号从Li到Ri的车. 为了更加美观,展览时需要调整展台的高度,使参展所有展台的高度相等.展台的高度增加或减少1都需花费1秒时间.由于管理员只有一个人,所以只好对每个展台依次操作.每次展览结束后,展台高度自动

Median is the middle value in an ordered integer list. If the size of the list is even, there is no middle value. So the median is the mean of the two middle value. For example, [2,3,4], the median is 3 [2,3], the median is (2 + 3) / 2 = 2.5 Design a

均值是通过取数值的总和并除以数据序列中的值的数量来计算. R语言平均值公式: mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)#x - 是输入向量.trim - 用于从排序的向量的两端删除一些观测值.na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值 > x<-c(-22,-13,2,45,56,73,21,44,NA)> result.mean<-mean(x,rim=0.2,na.rm=TRUE)#rim=0.2就是对x其中的向量排序,然后去掉左边和右边的各

Median is the middle value in an ordered integer list. If the size of the list is even, there is no middle value. So the median is the mean of the two middle value. For example, [2,3,4], the median is 3 [2,3], the median is (2 + 3) / 2 = 2.5 Design a

中位数是排序后列表的中间值.如果列表的大小是偶数,则没有中间值,此时中位数是中间两个数的平均值.示例:[2,3,4] , 中位数是 3[2,3], 中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5设计一个支持以下两种操作的数据结构:    void addNum(int num) - 从数据流中增加一个整数到数据结构中.    double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数.例如:addNum(1)addNum(2)findMedian() -> 1.5addNum(3) fi

struct cmp { bool operator()(double a, double b) { return a > b; } }; class Solution { public: void Insert(int num) { if (((maxHeap.size() + minHeap.size()) & 1 )== 0)//如果是偶数,插入到最大堆里面 { if (minHeap.size()>0&&num > minHeap.top()) { int

问题描述 无序数组求第K大的数,其中K从1开始算. 例如:[0,3,1,8,5,2]这个数组,第2大的数是5 OJ可参考:LeetCode_0215_KthLargestElementInAnArray 堆解法 设置一个小根堆,先把前K个数放入小根堆,对于这前K个数来说,堆顶元素一定是第K大的数,接下来的元素继续入堆,但是每入一个就弹出一个,最后,堆顶元素就是整个数组的第K大元素.代码如下: public static int findKthLargest3(int[] nums, int k)

1.基本情况 先简单说说我今年的面试经历吧,本人2018届211软件工程硕士生,Android开发岗.此文主要是2019年年初春招的面试和秋招面试经验汇总,最终拿到了阿里,腾讯,字节跳动,百度等offer. 以下的部分有具体的面试经历,也有自己的一些总结面试必备技能和自己的一些感想. 在这面试刷题过程中我搜集整理了全套移动互联网开发面试题(精编含解析),以及备战面试所需电子书.面试视频等资料. 这份面试文档主要包括Android基础面试题.Android高级面试题.移动互联网开发Java面试题.

一.心态 心态很重要! 心态很重要! 心态很重要! 重要的事情说三遍,这一点我觉得是必须放到前面来讲. 找工作之前,有一点你必须清楚,就是找工作是一件看缘分的事情,不是你很牛逼,你就一定能进你想进的公司,都是有一个概率在那.如果你基础好,项目经验足,同时准备充分,那么你拿到offer的概率就会比较高:相反,如果你准备不充分,基础也不好,那么你拿到offer的概率就会比较低,但是你可以多投几家公司,这样拿到offer的几率就要大一点,因为你总有运气好的时候.所以,不要惧怕面试,刚开始失败了没什么的

学习方法一:实践,应用,坚持. [swoole-韩天峰] 我最开始工作也是在2家小公司,后来加入腾讯阿里,主要原因还是我坚持学习基础知识,从而得到了这个机会.有几个方面的基础知识,我建议每一位PHP程序员都应该好好学习一下.我推荐几本书给大家,包括深入理解计算机系统.现代操作系统.C程序设计语言.C语言数据结构和算法.Unix环境高级编程.TCP/IP网络通信详解.另外我建议大家学习一下面向对象方面知识,PHP这方面的书不太多,建议看Java面向对象编程.Java编程思想.J2EE这些书.PHP

作者:Xoper.ducky链接:https://www.nowcoder.com/discuss/3043来源:牛客网 之前实习的时候就想着写一篇面经,后来忙就给忘了,现在找完工作了,也是该静下心总结一下走过的路程了,我全盘托出,奉上这篇诚意之作,希望能给未来找工作的人一点指引和总结, 也希望能使大家少走点弯路 , 如果能耐心读完,相信对你会找到你需要的东西. 先说一下LZ的基本情况,LZ是四川某985学校通信专业的研究生(非计算机),大学阶段也就学了C语言,根本没想过最后要成为码农.大四才开

1,关键词解释 1.1 暴力递归: 1, 把问题转化为规模缩小了的同类问题的子问题 2, 有明确的不需要继续进行递归的条件(base case) 3, 有当得到了子问题的结果之后的决策过程 4, 不记录每一个子问题的解 1.2 动态规划: 1, 从暴力递归中来 2, 将每一个子问题的解记录下来,避免重复计算 3, 把暴力递归的过程,抽象成了状态表达 4, 并且存在化简状态表达,使其更加简洁的可能 2,学会尝试才能掌握 2.1 P类问题和NP问题 P类问题:时间复杂度为多项式: 知道怎么算,让计算

1,问题描述 字符串模式匹配:串的模式匹配 ,是求第一个字符串(模式串:str2)在第二个字符串(主串:str1)中的起始位置. 注意区分: 子串:要求连续   (如:abc 是abcdef的子串) 子序列:可以不连续    (如:acd是abcdef的子序列) 2,简单字符串模式匹配(BF算法) 2.1 简单匹配思路描述 简单字符串模式匹配算法,也就是了BF(Brute Force 蛮力,暴力)算法,俗称暴力法. 基本思路: (1) 从主串S指定的字符开始(一般为第1个)和模式串P的第一个字符

1.题目描述 给定一个由 '1'(陆地)和 '0'(水)组成的的二维网格,计算岛屿的数量.一个岛被水包围,并且它是通过水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成的.你可以假设网格的四个边均被水包围. 示例 1: 输入: 11110 11010 11000 00000 输出: 1 示例 2: 输入: 11000 11000 00100 00011 输出: 3 2.解题思路 算法核心框架:深度搜索+递归 深度搜索:整个岛屿是一个“二维矩阵”(vector<vectro<char>>),使用

1. 九种基本数据类型的大小,以及他们的封装类. 2. Switch能否用string做参数? 3. equals与==的区别. 4. Object有哪些公用方法? 5. Java的四种引用,强弱软虚,用到的场景. 6. Hashcode的作用. 7. ArrayList.LinkedList.Vector的区别. 8. String.StringBuffer与StringBuilder的区别. 9. Map.Set.List.Queue.Stack的特点与用法. 10. HashMap和Has