数组刷题集

本文介绍了如何使用Python解决LeetCode上的两个数组问题:26.删除有序数组中的重复项,采用快慢指针法;189.轮转数组,通过原地修改数组实现。作者强调了这两种问题背后的通用思路——快慢指针和递推算法的应用。

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概要

记录一些数组相关的刷题集。

数组数据结构早就写过了,一直没有写相关的刷题集。今天补上。

26. 删除有序数组中的重复项

leetcode26题

在这里插入图片描述
题目如上图;也可以去leetcode 看下这个题目。

代码Python

Python代码实现

class Solution:
    def removeDuplicates(self, nums: List[int]) -> int:
        slow, fast = 0, 1
        while fast < len(nums):
            if nums[fast] != nums[slow]:
                slow = slow + 1
                nums[slow] = nums[fast]
            fast = fast + 1
        return slow + 1

189. 轮转数组

leetcode 189题
在这里插入图片描述
题目如上图,看不清,可以去看下leetcode。代码如下。

代码Python

class Solution:
    def rotate(self, nums: List[int], k: int) -> None:
        """
        Do not return anything, modify nums in-place instead.
        """
        n = len(nums)
        nums[:] = nums[-k % n:] + nums[:-k % n]

小结

数组刷题总结

以前是用c++写的,这次专门用python写了一遍。其实,思路整体没变,第一题,是快慢指针;第二题,是一个算法。快慢指针,都是一个思路,2个指针,往后循环,框架写出来,直接套公式;第二题这种算法,就是递推公式推出来,就好了。好了,翻篇。

"sgmediation.zip" 是一个包含 UCLA(加利福尼亚大学洛杉矶分校)开发的 sgmediation 插件的压缩包。该插件专为统计分析软件 Stata 设计,用于进行中介效应分析。在社会科学、心理学、市场营销等领域,中介效应分析是一种关键的统计方法,它帮助研究人员探究变量之间的因果关系,尤其是中间变量如何影响因变量与自变量之间的关系。Stata 是一款广泛使用的统计分析软件,具备众多命令和用户编写的程序来拓展其功能,sgmediation 插件便是其中之一。它能让用户在 Stata 中轻松开展中介效应分析,无需编写复杂代码。 下载并解压 "sgmediation.zip" 后,需将解压得到的 "sgmediation" 文件移至 Stata 的 ado 目录结构中。ado(ado 目录并非“adolescent data organization”缩写,而是 Stata 的自定义命令存放目录)目录是 Stata 存放自定义命令的地方,应将文件放置于 "ado\base\s" 子目录下。这样,Stata 启动时会自动加载该目录下的所有 ado 文件,使 "sgmediation" 命令在 Stata 命令行中可用。 使用 sgmediation 插件的步骤如下:1. 安装插件:将解压后的 "sgmediation" 文件放入 Stata 的 ado 目录。如果 Stata 安装路径是 C:\Program Files\Stata\ado\base,则需将文件复制到 C:\Program Files\Stata\ado\base\s。2. 启动 Stata:打开 Stata,确保软件已更新至最新版本,以便识别新添加的 ado 文件。3. 加载插件:启动 Stata 后,在命令行输入 ado update sgmediation,以确保插件已加载并更新至最新版本。4
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