while left <= right: mid = (left + right) // 2

时间: 2024-04-09 11:34:08 浏览: 69
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right and left 函数使用例子

要修复整数溢出漏洞，你可以在计算 `mid` 的时候使用更安全的方式来避免溢出。可以使用下面的代码来修复问题： ```python while left <= right: mid = left + (right - left) // 2 ``` 这种方式使用了减法运算来避免整数溢出。通过计算 `right - left` 得到一个相对较小的差值，然后再加上 `left` 得到中间位置 `mid`。 修复了这个问题后，代码将不再容易陷入死循环并能够正确运行。
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if num <= mid: left.append(num) else: right.append(num) return quick_sort(left) + [mid] + quick_sort(right) else: return data 快速排序在最理想的情况下，每次都能均匀地划分数组，时间复杂度为...
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Leetcode May Challenge – 05/01: First Bad Version(Python)

while left <= right: mid = (left + right) // 2 if isBadVersion(mid): first_bad_version = mid right = mid - 1 else: left = mid + 1 return first_bad_version 在这个问题中，二分查找法的效率...

分析代码def ternary_search(arr, x): left, right = 0, len(arr) - 1 while left <= right: mid1 = left + (right-left)//3 mid2 = right - (right-left)//3 if arr[mid1] == x: return mid1 elif arr[mid2] == x: return mid2 elif x < arr[mid1]: right = mid1 - 1 elif x > arr[mid2]: left = mid2 + 1 else: left = mid1 + 1 right = mid2 - 1 return -1 arr = [1,2,3,4,5,6,7,8] x = 5 result = ternary_search(arr, x) if result == -1: print("元素不在序列里面") else: print("元素的下标是",result)

这段代码实现的是三分查找算法，它是一种高效的查找算法，适用于有序且单峰（类似于一个山峰）的数组。代码中的参数 arr 是一个有序的数组，x 是要查找的元素。该算法首先将数组分成三个部分，然后判断 x 是否等于左...

n, target = map(int, input().split()) nums = list(map(int, input().split())) left, right = 0, n - 1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 if nums[mid] >= target: right = mid - 1 else: left = mid + 1 if left == n: print(n + 1) else: print(left + 1)

接下来进入 while 循环，在循环内部进行二分查找，每次将搜索范围缩小一半，直到 left 大于 right，退出循环。 如果 left 等于数组长度 n，说明目标值比数组中的所有元素都大，因此返回 n+1；否则，返回 left+1，即...

分析代码：def ternary_search(arr, x): # 初始化左右边界 left = 0 right = len(arr) - 1 # 开始查找 while left <= right: # 计算两个分割点 mid1 = left + (right - left) // 3 mid2 = right - (right - left) // 3 # 检查第一个分割点处的元素是否等于要查找的元素 if arr[mid1] == x: return mid1 # 检查第二个分割点处的元素是否等于要查找的元素 elif arr[mid2] == x: return mid2 # 在左半部分继续查找 elif x < arr[mid1]: right = mid1 - 1 # 在右半部分继续查找 elif x > arr[mid2]: left = mid2 + 1 # 在中间部分继续查找 else: left = mid1 + 1 right = mid2 - 1 # 没有找到，返回 -1 return -1# 测试代码arr = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]x = 7result = ternary_search(arr, x)print(result) # 输出：3

mid1 = left + (right - left) // 3，mid2 = right - (right - left) // 3。 b. 检查第一个分割点处的元素是否等于要查找的元素，如果是，则返回该位置 mid1。 c. 检查第二个分割点处的元素是否等于要查找的元素...

import random def bubble(lst): rd=len(lst) for i in range(rd): for j in range(rd-1): if lst[j]>lst[j+1]: lst[j],lst[j+1]=lst[j+1],lst[j] return lst def binary(target,lst): left=0 right=len(lst)-1 while left<=right: mid=(left+right)//2 if target==lst[mid]: return mid elif target>lst[mid]: left=mid+1 else: right=mid-1 else: return 'NOT FOUND' def main(target,lst): sorted_lst=bubble(lst) result=binary(target,sorted_lst) print('targeresult引是',result) if __name__=='__main__': lst=random.sample(range(1000),k=200) main(60,lst)

while left <= right: mid = (left + right) // 2 if target == self.lst[mid]: return mid elif target > self.lst[mid]: left = mid + 1 else: right = mid - 1 else: return 'NOT FOUND' def main...

import random def bubble(lst): rd=len(lst) for i in range(rd): for j in range(rd-1): if lst[j]>lst[j+1]: lst[j],lst[j+1]=lst[j+1],lst[j] return lst def binary(target,lst): left=0 right=len(lst)-1 mid=(left+right)//2 while left<=right: if target==lst[mid]: return mid elif target>lst[mid]: left=mid+1 else: right=mid-1 else: return -1 def main(target,lst): bubble(lst) binary(target,bubble(lst)) if __name__=='__main__': lst=random.sample(range(1000),k=200) main(50,lst)

这是一个使用Python编写的冒泡排序和二分查找的代码示例。该代码首先生成一个包含200个随机整数的列表，然后使用冒泡排序对列表进行排序，并最后使用二分查找在排序后的列表中查找目标值。 请注意，代码中的二分...

import random def bubble(lst): rd=len(lst) for i in range(rd): for j in range(rd-1): if lst[j]>lst[j+1]: lst[j],lst[j+1]=lst[j+1],lst[j] return lst def binary(target,lst): left=0 right=len(lst)-1 mid=(left+right)//2 while left<=right: if target==lst[mid]: return mid elif target>lst[mid]: left=mid+1 else: right=mid-1 else: return -1 def main(target,lst): sorted_lst=bubble(lst) result=binary(target,sorted_lst) print('target的索引是',result) if name=='main': lst=random.sample(range(1000),k=200) main(60,lst)

while left <= right: mid = (left + right) // 2 if target == lst[mid]: return mid elif target > lst[mid]: left = mid + 1 else: right = mid - 1 return -1 def main(target, lst): sorted_lst = ...

def merge(arr, left, mid, right): n1 = mid - left + 1 n2 = right- mid # 创建临时数组 L = arr[left:mid+1] R = arr[mid+1:right+1] # 归并临时数组到 arr[l..r] i = 0 # 初始化第一个子数组的索引 j = 0 # 初始化第二个子数组的索引 k = left # 初始归并子数组的索引 while i < n1 and j < n2 : if L[i] <= R[j]: arr[k] = L[i] i += 1 else: arr[k] = R[j] j += 1 k += 1 # 拷贝 L[] 的保留元素 while i < n1: arr[k] = L[i] i += 1 k += 1 # 拷贝 R[] 的保留元素 while j < n2: arr[k] = R[j] j += 1 k += 1 def mergeSort(arr,left,right): if left < right: mid = (left+right)//2 mergeSort(arr, left, mid) mergeSort(arr, mid+1, right) merge(arr, left, mid, right) if __name__ =="__main__": 补充代码

mid = (left+right)//2 mergeSort(arr, left, mid) mergeSort(arr, mid+1, right) merge(arr, left, mid, right) if __name__ =="__main__": arr = [38,27,43,3,9,82,10] n = len(arr) mergeSort(arr,0,n-1)...

def merge_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr mid = len(arr) // 2 left_half = arr[:mid] right_half = arr[mid:] left = merge_sort(left_half) right = merge_sort(right_half) return merge(left, right) def merge(left, right): res = [] i = j = 0 while i < len(left) and j < len(right): if left[i] < right[j]: res.append(left[i]) i += 1 else: res.append(right[j]) j += 1 res.extend(left[i:]) res.extend(right[j:]) return res

这是一个归并排序的实现代码。归并排序是一种分治算法，它将数组分成两个子数组，分别对子数组进行排序，然后再将排序好的子数组合并起来。在这个代码中，merge_sort 函数用于递归地将数组分成更小的子数组，直到...

class Solution: def maximumTastiness(self, price: List[int], k: int) -> int: price.sort() left, right = 0, price[-1] - price[0] while left < right: mid = (left + right + 1) // 2 if self.check(price, k, mid): left = mid else: right = mid - 1 return left def check(self, price: List[int], k: int, tastiness: int) -> bool: prev = -inf cnt = 0 for p in price: if p - prev >= tastiness: cnt += 1 prev = p return cnt >= k

这段代码是一个 Python 类 Solution，其中包含了两个方法 maximumTastiness 和 check。这个类的作用是求解一个数组 price 中选取 k 个数，使得相邻两个数的差值的最小值最大，并返回该最大值。 ...

def merge_sort(nums): if len(nums) <= 1: return nums mid = len(nums) // 2 left = merge_sort(nums[:mid]) right = merge_sort(nums[mid:]) return merge(left, right)

while i < len(left) and j < len(right): if left[i] < right[j]: result.append(left[i]) i += 1 else: result.append(right[j]) j += 1 result += left[i:] result += right[j:] return result 这...

解释这段代码：int BSearchFirstGreater(int left, int right, int value){ int l = left; while(left<=right){ int mid = (right-left)/2+left; if(array[mid]>=value){ if(mid==l || array[mid-1]<value) return mid; else right = mid-1; }else left = mid+1; } return -1; }

如果array[mid]<value，则要查找的元素在右半部分，此时将左边界设为mid+1继续查找。如果最终没有找到符合条件的元素，则返回-1。 需要注意的是，在判断array[mid]是否是第一个大于等于value的元素时，需要判断mid...

下面程序输入36，输出是10。 a=[3,5,7,11,13,16,21,24,28,32,36,40,46] x = int(input()) found = -1 left = 0 #第一个元素下标 right = len(a)-1 #最后一个元素下标 while left<right: mid = (left + right) // 2 if a[mid] > x: right = mid - 1 elif a[mid] < x: left = mid + 1 else: # a[mid]==x found = mid break print(found)

while left<=right: #修改为<= mid = (left + right) // 2 if a[mid] > x: right = mid - 1 elif a[mid] < x: left = mid + 1 else: # a[mid]==x found = mid break if found == -1: print("未找到该数字")...

修下以下代码让功能实现def binary_search_max(array): left, right = 0, len(array) - 1 while left < right: mid = left + (right - left) // 2 if array[mid] < array[mid + 1]: left = mid + 1 else: right = mid return array[left] array = [11,24,12,26,27,20,23,30,33,37] results = binary_search_max(array) if results !=-1: print('最大的数为', results) else: print('元素不在数组中')

mid = left + (right - left) // 2 if array[mid] < array[mid + 1]: left = mid + 1 else: right = mid return array[left] array = [11,24,12,26,27,20,23,30,33,37] if array: results = binary_search_...

int search(int a[],int n,int x) { int left,mid; left=0; int right=n-1; while(left<=right) { mid=left+(right-left)/2; printf("%d ",a[mid]); if(a[mid]==x) { return mid+1; } else if(a[mid]<x) { left=mid+1; } else { right=mid-1; } } return -1; }

在函数内部，首先初始化左边界left为0，右边界right为n-1，然后进入循环，每次将中间位置mid设为left和right的平均数，比较a[mid]与x的大小关系，如果a[mid]等于x，则返回mid+1，表示找到了元素x在数组中的位置；...

def merge_sort(arr): if len(arr) < 2: return arr mid = len(arr) // 2 left_arr = arr[:mid] right_arr = arr[mid:] left_arr = merge_sort(left_arr) right_arr = merge_sort(right_arr) return merge(left_arr, right_arr)def merge(left_arr, right_arr): result = [] i = j = 0 while i < len(left_arr) and j < len(right_arr): if left_arr[i] <= right_arr[j]: result.append(left_arr[i]) i += 1 else: result.append(right_arr[j]) j += 1 result += left_arr[i:] result += right_arr[j:] return result怎样运行

2. 将代码复制粘贴到 Python 环境中。 3. 定义一个列表变量 arr，表示需要排序的列表。例如，arr = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]。 4. 调用 merge_sort 函数，将 arr 作为参数传入。例如，sorted_...

问题描述：有n项活动申请使用同一场所，每项活动有一个开始和结束时间，如果任何两个活动不能重叠，问如何选择这些活动，使得被安排活动数量达到最多。//将活动按进行时长排序,改编 void merge(item* left, item* mid, item* right) { item temp[N]; item* p1 = left, * p2 = mid + 1; int i = 0, j; while (p1 <= mid && p2 <= right) { if (p1->end <= p2->end) { temp[i++] = *(p1++); } else { temp[i++] = *(p2++); } } while (p1 <= mid) temp[i++] = (p1++); while (p2 <= right) temp[i++] = (p2++); for (j = 0; j < i; j++) { (left + j) = temp[j]; } } void sortByTime(item left, item right) { if(left<=right){ return; } item mid=left+(right-left)/2; sortByTime(left,mid); sortByTime(mid+1,right); merge(left,mid,right); } //相容算法（按时长排） int Select_ByTime(int record[N]) { int num = 0, i = 0,k,j; //记录所选项目的下标 record[i++] = 0; //记录选择项目总数 num++; for ( k = 1; k < N; k++) { //falg为1表示项目相容 int flag = 1; //按顺序判断活动k是否与已有活动相容 for ( j = 0; j < num; j++) { if ( activity[k].start < activity[record[j]].end && activity[k].end > activity[record[j]].start) { flag = 0; break; } } //相容则更新各值 if (flag == 1) { record[i++] = k; num++; } } return num; }请将上述代码修改正确输出正确结果

while (p1 <= mid && p2 <= right) { if (p1->end <= p2->end) { temp[i++] = *(p1++); } else { temp[i++] = *(p2++); } } while (p1 <= mid) temp[i++] = *(p1++); while (p2 <= right) temp[i++] = *...
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