判断每一个数是否在数组中,如果是，就不做任何操作，，如果不是，就添加进去

vue中filter的使用 computed: mapState({ items: state => state.items.filter(function (value, index, arr) { return index < 5 }) }), 如上所示,对于vuex,我们在使用mapState获取state时, 可以使用filter来过滤其中的元素,在filter的回调函数中接受三个参数,第一个是value,即每一个元素的值: 第二个是index, 即每一个元素所在的index, 第三个

package cn.it.text; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util.Scanner; /* * 3.键盘输入10个数,放到数组中 (1)去除该数组中大于10的数 (2)将该数组中的数字写入到本地文件number.txt中 */ public class Test3 { public static int[] arr = new int[10]; public static void

// 二维数组中的查找,杨氏矩阵在一个二维数组中.每行都依照从左到右的递增的顺序排序. // 每列都依照从上到下递增的顺序排序.请完毕一个函数,输入这种一个数组和一个数.推断数组中是否包括这个数 #include <stdio.h> #define col 4 #define rol 4 int yang(int(*p)[col], int num) { int i = 0; int j = col - 1; while (j+1) { int *q = &(p[i][j]); if

1.正则表达式 js 中判断某个元素是否存在于某个 js 数组中,相当于 PHP 语言中的 in_array 函数. Array.prototype.in_array=function(e){ var r=new RegExp(','+e+','); return (r.test(','+this.join(this.S)+',')); }; 用法如下: var arr=new Array(['b',2,'a',4]); arr.in_array('b');//判断'b'字符是否存在于 arr 

var arr = ["白色", "黑色", "红色", "粉色"]; var sel = "黑色"; if (arr.toString().indexOf(sel) > -1) { alert("true"); } //可以判断出黑色在arr数组中

1.正则表达式 js 中判断某个元素是否存在于某个 js 数组中,相当于 PHP 语言中的 in_array 函数. 1 Array.prototype.in_array = function (e) { 2 var r=new RegExp(','+e+','); 3 return (r.test(',' + this.join(this.S) + ',')); 4 }; 用法如下: 1 var arr=new Array(['b', 2, 'a', 4]); 2 arr.in_array('

function search(a,b){ var numb=Array(); //for (var i in a) for (var i=0;i< a.length;i++) { if (b == a[i]) { numb.push(i); } } return numb;}var b=4;var n =search([1,2,3,4,4,5,5,5,],b);if (n.length==0){ document.write('查无此人')}else{ for(var i=0;i< n.le

题目:给定一个无序整数数组arr,找到其中最小的k个数 要求:如果数组arr的长度为n,排序之后自然可以得到最小的k个数,此时时间复杂度与排序的时间复杂度相同均为O(NlogN),本题要求实现时间复杂度为O(NLogK). 1.O(NLogK)的方法,即一直维护一个有k个数的最大的大根堆,这个堆是目前选出的k个最小数,在堆里的k个元素中堆顶的元素是最大的一个. 接下来遍历整个数组,遍历的过程中看当前数是否比堆顶元素小.如果是,就把堆顶的元素替换成当前的数,然后从堆顶的位置调整堆,替换后堆的最大元

1 /** 2 * 找到无序数组中最小的k个数 时间复杂度O(Nlogk) 3 * 过程: 4 * 1.一直维护一个有k个数的大根堆,这个堆代表目前选出来的k个最小的数 5 * 在堆里的k个元素中堆顶的元素是最小的k个数中最大的那个. 6 * 2.接下来,遍历整个数组,遍历过程中看当前数是否比堆顶元素小: 7 * 如果是,就把堆顶元素替换成当前的数,然后从堆顶的位置调整整个堆,让替 8 * 换操作后堆的最大元素继续处在堆顶的位置: 9 * 如果不是,则不进行任何操作,继续遍历下一个数: 10 *