|
|
@ -403,11 +403,7 @@ elementAddr = firtstElementAddr + elementLength * elementIndex
|
|
|
|
/* 删除索引 index 处元素 */
|
|
|
|
/* 删除索引 index 处元素 */
|
|
|
|
func remove(nums []int, index int) {
|
|
|
|
func remove(nums []int, index int) {
|
|
|
|
// 把索引 index 之后的所有元素向前移动一位
|
|
|
|
// 把索引 index 之后的所有元素向前移动一位
|
|
|
|
for i := index; i < len(nums); i++ {
|
|
|
|
for i := index; i < len(nums) - 1; i++ {
|
|
|
|
if i+1 >= len(nums) {
|
|
|
|
|
|
|
|
nums[len(nums)-1] = 0
|
|
|
|
|
|
|
|
break
|
|
|
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
|
|
nums[i] = nums[i+1]
|
|
|
|
nums[i] = nums[i+1]
|
|
|
|
}
|
|
|
|
}
|
|
|
|
}
|
|
|
|
}
|
|
|
@ -721,4 +717,4 @@ elementAddr = firtstElementAddr + elementLength * elementIndex
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
**二分查找。** 例如前文查字典的例子,我们可以将字典中的所有字按照拼音顺序存储在数组中,然后使用与日常查纸质字典相同的“翻开中间,排除一半”的方式,来实现一个查电子字典的算法。
|
|
|
|
**二分查找。** 例如前文查字典的例子,我们可以将字典中的所有字按照拼音顺序存储在数组中,然后使用与日常查纸质字典相同的“翻开中间,排除一半”的方式,来实现一个查电子字典的算法。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
**深度学习。** 神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算,这些数据都是以数组的形式构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。
|
|
|
|
**深度学习。** 神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算,这些数据都是以数组的形式构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。
|
|
|
|