2021年10月29日

leetcode-链表系列-链表去重(leetcode 83)

摘要: 83. 删除排序链表中的重复元素存在一个按升序排列的链表,给你这个链表的头节点 head ,请你删除所有重复的元素,使每个元素 只出现一次 。题解: 列表去重,一般区分有序数组还是无序数组,针对有序链表的去重,可以采用双指针中的快慢指针, 当快指针不等于慢指针时,将快指针的值赋值于慢指针,慢指针向前 阅读全文

posted @ 2021-10-29 17:28 random_boy 阅读(174) 评论(0) 推荐(2)

2021年10月28日

二分查找——应用案例(leetcode 875猴子偷桃问题)

摘要: """猴子偷桃问题:一共右n堆数目不一的桃子,猴子一个小时的偷桃数量大于当前桃子数目,他偷完桃子后需要等待;当小于当前挑子数量,那就需要一直再偷。如果一共只有m个小时,最慢需要偷桃速度""""""案例:list_num = [3,6,7,11], h=8最新速度 4list_num = [30.11 阅读全文

posted @ 2021-10-28 17:52 random_boy 阅读(226) 评论(0) 推荐(0)

二分查找——leetcode 209 长度最小的连续子数组

摘要: """leetcode 209求长度最小的连续子数组 target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3] output=2解题思路:这个题可以采用滑动窗口的方法,他是窗口大小变化的一种窗口计算方法[在后续有单独的滑动窗口模块],时间复杂度为O(n);同时,这道题也可以采用二分查找方法" 阅读全文

posted @ 2021-10-28 17:43 random_boy 阅读(91) 评论(0) 推荐(0)

二分查找——边界问题(leetcode 34,Offer 53 - I)

摘要: 二分查找决策边界问题,指的时找出第一次出现目标值的最左边索引或者最右边索引,在边界确定过程中,有一些越界问题,需要处理。因此,本文通过刷题,根据案例,总结了一些规律。同时,这种思路可以应用到解决leetcode 34,Offer 53 - I问题 阅读全文

posted @ 2021-10-28 17:12 random_boy 阅读(170) 评论(0) 推荐(0)

二分查找——目标值搜索(leetcode 704. 二分查找)

摘要: 二分查找常用有序数组的目标值的查找,通过逐渐缩小搜索的区间氛围,使其时间复杂度为logN。但是二分查找区间的初始范围,及mid的赋值问题相对不好确定,造成越界或者漏查。针对这种情况,本文结合自己的刷题经验,结合题意进行总结说明 阅读全文

posted @ 2021-10-28 17:02 random_boy 阅读(78) 评论(0) 推荐(0)

二分查找——山峰数组系列(leetcode 852, 剑指 Offer II 069)

摘要: 山峰数组系列的问题,主要依据山峰数组的特点:先升序后倒序的数组,例如leetcode 852. 山脉数组的峰顶索引 、剑指 Offer II 069. 山峰数组的顶部,本次一这两道题进行说明。 阅读全文

posted @ 2021-10-28 16:51 random_boy 阅读(356) 评论(0) 推荐(0)

2020年10月27日

pyspark 针对mongodb的读写

摘要: 1.创建pyspark与mongodb的连接,首先加载依赖包,其有三种方式: 1)直接将其放在在安装spark的jars目录下; 2)在spark_submit中,添加依赖包信息; 3)在创建spark的对象的时候添加依赖信息,具体案例如下图所示 spark = SparkSession \ .bu 阅读全文

posted @ 2020-10-27 17:20 random_boy 阅读(1404) 评论(0) 推荐(0)

pyspark 针对Elasticsearch的读写操作

摘要: 1.创建spark与Elasticsearch的连接 为了对Elasticsearch进行读写操作,需要添加Elasticsearch的依赖包,其中,添加依赖包(org.elasticsearch_elasticsearch-spark-20_2.11-6.8.7.jar)有下面的三种方式: 1)将 阅读全文

posted @ 2020-10-27 17:10 random_boy 阅读(2232) 评论(4) 推荐(1)

pyspark 基本api使用说明(一)

摘要: 1.Array Schema转换到Sting Schema ——array_join()方法 使用案例: 原始数据如下图所示: df.show() df1 = df.select(array_join(df3.user_array, ",").alias("joined"), 'umid', 'us 阅读全文

posted @ 2020-10-27 16:09 random_boy 阅读(722) 评论(0) 推荐(0)

2020年10月18日

584. 寻找用户推荐人

摘要: 给定表 customer ,里面保存了所有客户信息和他们的推荐人。 + + + +| id | name | referee_id|+ + + +| 1 | Will | NULL || 2 | Jane | NULL || 3 | Alex | 2 || 4 | Bill | NULL || 5 阅读全文

posted @ 2020-10-18 12:18 random_boy 阅读(118) 评论(0) 推荐(0)

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