《搜狐面经》专题

我有一个严格按递减顺序排序的数组和一个元素；我想找到数组中最大元素的索引，该元素小于val（如果val已经存在，则为相等），并且我想在时间内完成此操作。和执行upper_bound()不是一个选项。 例如，如果数组为{10,5,3,1}而val为6，则函数应返回1。 我对迭代器是个新手，尝试过在upper_bound()中添加比较函数来使其工作，但失败了。我该怎么处理这件事。 注意：我检查了类似的

我最近尝试使用JSoup来解析HTML文档，我在JSoup上做了一遍turrorious，发现select-Method可能就是我要找的。 我试图完成的是找到html文档中拥有某个类的所有元素。为了测试这一点，我在amazon的网页上尝试了这一点（想法：找到所有有特定优惠的交易）。 因此，我检查了web页面，看看正在使用哪些类和ID，然后尝试将其集成到一个小代码段中。在本例中,我找到了follwi

有没有办法让打字稿编译器在给定的目录中搜索声明文件？类似于C的INCLUDE_PATH。

本文向大家介绍什么是深度优先搜索？相关面试题，主要包含被问及什么是深度优先搜索？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 如算法名称那样，深度优先搜索所遵循的搜索策略是尽可能“深”地搜索树。它的基本思想是：为了求得问题的解，先选择某一种可能情况向前（子结点）探索，在探索过程中，一旦发现原来的选择不符合要求，就回溯至父亲结点重新选择另一结点，继续向前探索，如此反复进行，直至求得最优解。深度优先搜索

本文向大家介绍什么是广度优先搜索？相关面试题，主要包含被问及什么是广度优先搜索？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 类似树的按层遍历，其过程为：首先访问初始点Vi，并将其标记为已访问过，接着访问Vi的所有未被访问过可到达的邻接点Vi1、Vi2……Vit，并均标记为已访问过，然后再按照Vi1、Vi2……Vit的次序，访问每一个顶点的所有未被访问过的邻接点，并均标记为已访问过，依此类推，直到图

问题内容： 我正在编写一个使用二进制搜索树存储数据的程序。在以前的程序中（无关），我能够使用Java SE6随附的实现来实现链表。二进制搜索树是否有类似的东西，还是我需要“从头开始”？ 问题答案： 您可以使用。被实现为一棵红黑树，这是一个自平衡二进制搜索树。

深度优先搜索的一般运行时间如下。 dfs 中的循环都在 $$O(V)$$ 中运行，不计入dfsvisit 中发生的情况，因为它们对图中的每个顶点执行一次。 在dfsvisit 中，对当前顶点的邻接表中的每个边执行一次循环。 由于只有当顶点为白色时，dfsvisit 才被递归调用，所以循环对图中的每个边或 $$O(E)$$ 执行最多一次。 因此，深度优先搜索的总时间是 $$O(V + E)$$。

骑士之旅是深度优先搜索的特殊情况，其目的是创建最深的第一棵树，没有任何分支。更一般的深度优先搜索实际上更容易。它的目标是尽可能深的搜索，在图中连接尽可能多的节点，并在必要时创建分支。 甚至可能的是，深度优先搜索将创建多于一个树。当深度优先搜索算法创建一组树时，我们称之为深度优先森林。与广度优先搜索一样，我们的深度优先搜索使用前导链接来构造树。此外，深度优先搜索将在顶点类中使用两个附加的实例变量。新

在继续使用其他图算法之前，让我们分析广度优先搜索算法的运行时性能。首先要观察的是，对于图中的每个顶点 $$|V|$$ 最多执行一次 while 循环。因为一个顶点必须是白色，才能被检查和添加到队列。这给出了用于 while 循环的 $$O(V)$$。嵌套在 while 内部的 for 循环对于图中的每个边执行最多一次，$$|E|$$。原因是每个顶点最多被出列一次，并且仅当节点 u 出队时，我们才检

通过构建图，我们现在可以将注意力转向我们将使用的算法来找到字梯问题的最短解。我们将使用的图算法称为“宽度优先搜索”算法。宽度优先搜索（BFS）是用于搜索图的最简单的算法之一。它也作为几个其他重要的图算法的原型，我们将在以后研究。 给定图 G 和起始顶点 s，广度优先搜索通过探索图中的边以找到 G 中的所有顶点，其中存在从 s 开始的路径。通过广度优先搜索，它找到和 s 相距 k 的所有顶点，然后找

在我们继续之前，我们来看看执行这个新的平衡因子要求的结果。我们的主张是，通过确保树总是具有 -1,0或1 的平衡因子，我们可以获得更好的操作性能的关键操作。 让我们开始思考这种平衡条件如何改变最坏情况的树。有两种可能性，一个左重树和一个右重树。 如果我们考虑高度0,1,2和3的树，Figure 2 展示了在新规则下可能的最不平衡的左重树。 Figure 2 看树中节点的总数，我们看到对于高度为0的

问题 你想在字符串中搜索和匹配指定的文本模式 解决方案 对于简单的字面模式，直接使用 str.replace() 方法即可，比如： >>> text = 'yeah, but no, but yeah, but no, but yeah' >>> text.replace('yeah', 'yep') 'yep, but no, but yep, but no, but yep' >>> 对于复杂

问题 你想匹配或者搜索特定模式的文本 解决方案 如果你想匹配的是字面字符串，那么你通常只需要调用基本字符串方法就行， 比如 str.find() , str.endswith() , str.startswith() 或者类似的方法： >>> text = 'yeah, but no, but yeah, but no, but yeah' >>> # Exact match >>> text =

搜索框 (bui-searchbar) 框架提供两个搜索框布局，一个是搜索位于中间布局 bui-searchbar-center ，一个是搜索位于左边布局 bui-searchbar-left。     用法 <bui-searchbar-center placeholder="请输入关键字" @search="onSearch"></bui-searchbar-center> <bui-sea

sort()函数返回输入数组的排序副本。 它有以下参数： 其中： 序号 参数及描述 1. a 要排序的数组 2. axis 沿着它排序数组的轴，如果没有数组会被展开，沿着最后的轴排序 3. kind 默认为'quicksort'（快速排序） 4. order 如果数组包含字段，则是要排序的字段 import numpy as np a = np.array([[3,7],[9,1]]) pri