LeetCode分类刷题

力扣 763. 划分字母区间

https://leetcode.cn/problems/partition-labels题目s字符串划分为尽可能多的片段，同一字母最多出现在一个片段将所有划分结果按顺序连接，得到的字符串仍然是s返回每个片段的字符串的长度列表思路记录每个字符出现的最大
pursuit_csdn·2025-02-05 23:12

[HOT 100] 0018. 四数之和

文章目录1.题目链接2.题目描述3.题目示例4.解题思路5.题解代码6.复杂度分析1.题目链接18.四数之和-力扣（LeetCode）2.题目描述给你一个由n个整数组成的数组nums，和一个目标值target
水蓝烟雨·2025-02-05 23:09

分享一下电影网站~

2.蜜蜂视频(bfzy.tv)蜜蜂视频提供大量的高清电影和电视剧资源，而且分类非常详细，方便用户快速找到自己
咕哧普拉啦·2025-02-05 22:05

万字长文全面解析JavaScript安全漏洞——XSS,CSRF等攻击的识别、防范

—XSS,CSRF等攻击的识别、防范1.引言：JavaScript安全的重要性2.常见JavaScript安全漏洞概览3.XSS攻击详解与防御3.1XSS攻击的本质与危害3.1.1攻击定义3.2XSS分类与技术细节
prince_zxill·2025-02-05 22:31

以中间件为纽带：揭秘数字时代的底层架构之力

本文将从中间件的概念、分类、关键技术、典型应用场景以及未来发展趋势等多个维度，深入探讨中间件在数字时代的重要作用。什么是中间件？中间件（Middleware）是一种位于操作系统和应用程序之间的
一休哥助手·2025-02-05 21:27

【C++动态规划】1473. 粉刷房子 III|2056

本文涉及知识点C++动态规划LeetCode1473.粉刷房子III在一个小城市里，有m个房子排成一排，你需要给每个房子涂上n种颜色之一（颜色编号为1到n）。
闻缺陷则喜何志丹·2025-02-05 21:25

LeetCode 面试题 02.01. 移除重复节点

编写代码，移除未排序链表中的重复节点。保留最开始出现的节点。示例1:输入：[1,2,3,3,2,1]输出：[1,2,3]示例2:输入：[1,1,1,1,2]输出：[1,2]提示：链表长度在[0,20000]范围内。链表元素在[0,20000]范围内。进阶：如果不得使用临时缓冲区，该怎么解决？题意理解1.移除重复节点2.链表未排序3.保留最开始出现的节点、链表遍历，只能顺序遍历，无法回头，如果需要判
坚持学算法·2025-02-05 20:19

LeetCode 02.01 移除重复节点

移除重复节点要求：编写代码，移除未排序链表中的重复节点。保留最开始出现的节点。示例：输入：[1,2,3,3,2,1]输出：[1,2,3]代码实现：/***Definitionforsingly-linkedlist.*publicclassListNode{*intval;*ListNodenext;*ListNode(intx){val=x;}*}*/classSolution{publicLi
bgnice·2025-02-05 20:48

力扣leetcode 面试题02.01 移除重复节点

面试题02.01移除重复节点编写代码，移除未排序链表中的重复节点。保留最开始出现的节点。示例1:输入：[1,2,3,3,2,1]输出：[1,2,3]示例2:输入：[1,1,1,1,2]输出：[1,2]提示：链表长度在[0,20000]范围内。链表元素在[0,20000]范围内。解题思路：1.哈希表，空间换时间注意到题目给的是未排序的链表，因此，需要考虑的情况也就更为复杂。首先想到的是使用一个哈希表
taotaoxianzi·2025-02-05 20:18

云计算：从基础架构原理到最佳实践之：云计算大数据分析与处理

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.云计算概述2.1云计算简介2.2云计算特点3.大数据的定义与特点3.1大数据定义3.2大数据特点4.大数据分类、存储和处理技术4.1大数据分类4.2大数据存储和处理技术
AI天才研究院·2025-02-05 20:18

面试题 02.01. 移除重复节点

链接：https://leetcode-cn.com/problems/remove-duplicate-node-lcci/示例：输入：[1,2,3,3,2,1]输出：[1,2,3]输入：[1,1,1,1,2
我是一颗什么糖·2025-02-05 20:47

leetcode——爬楼梯（java）

假设你正在爬楼梯。需要n阶你才能到达楼顶。每次你可以爬1或2个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？示例1：输入：n=2输出：2解释：有两种方法可以爬到楼顶。1.1阶+1阶2.2阶示例2：输入：n=3输出：3解释：有三种方法可以爬到楼顶。1.1阶+1阶+1阶2.1阶+2阶3.2阶+1阶解题方法：（递推）1.经过分析，这道题本质上是一个斐波那契数列问题。2.所以，我们可以直接使用斐波那契数列的规
gentle_ice·2025-02-05 19:42

unity学习27：用Input接口去监测: 单点触摸和多点触摸

目录1用Input去监测：触摸touch1.1触摸分类：单点触摸和多点触摸1.2用Input.touches[]获取触摸对象1.3获取触摸对象后，再获取触摸对象的属性1.4接着获取触摸对象的具体状态2触摸的代码今天没有测试
奔跑的犀牛先生·2025-02-05 18:36

深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）

线性回归1、回归的概念2、回归的分类3、线性回归4、代码实现补充说明1、回归的概念回归的本来意思是，无论父母的身高多高或多矮，小孩的身高总是趋向于回到均值附近，也就是回归趋向均值！
若北辰·2025-02-05 17:34

目标检测数据集-Pascal VOC 数据集介绍

个人微信公众号：AI研习图书馆ID：（Art-Intelligence）欢迎关注，交流学习，共同进步~1.引言PASCALVOC数据集，为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀数据集，从2005年到2012
AI研习图书馆·2025-02-05 17:01

机器学习在金融领域的应用

1.1.1海量数据处理1.1.2实时风险监控1.1.3个性化服务需求1.2机器学习的兴起1.2.1大数据时代的到来1.2.2计算能力的提升1.2.3算法的不断创新2.核心概念与联系2.1机器学习的定义与分类
AI天才研究院·2025-02-05 17:01

基于深度学习的文本情感分析

基于深度学习的文本情感分析关键词：深度学习、文本情感分析、自然语言处理、卷积神经网络、循环神经网络、BERT、情感分类、情绪识别1.背景介绍文本情感分析（TextSentimentAnalysis），又称情感计算
杭州大厂Java程序媛·2025-02-05 16:25

Java垃圾分类回收系统web社区垃圾运输回收springboot/ssm代码编写

Java垃圾分类回收系统web校园社区垃圾运输回收管理springboot/ssm代码编写基于springboot(可改ssm)+html+vue项目开发语言：Java框架：springboot/可改ssm
kirito学长-Java·2025-02-05 15:50

数据管理效率革命：非结构化数据管理平台引领变革

传统管理之困：低效与高成本的恶性循环过去的数据管理工具依赖人工分类、目录式
够快云库·2025-02-05 15:14

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

引入必要的库importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,classification_report
灵封～·2025-02-05 15:41

【专栏必读】考研湖科大教书匠计算机网络笔记导航

文章目录第一章：概述第一节：因特网概述第二节：三种交换方式第三节：计算机网络定义和分类第四节：计算机网络性能指标第五节：计算机网络体系结构第二章：物理层第一节：物理层基本概念第二节：传输媒体第三节：传输方式第四节
快乐江湖·2025-02-05 14:38

数据安全中心：守护云上数据安全的利器

阿里云数据安全中心的核心功能包括敏感数据识别、数据分类分级、数据审计、数据脱敏和列加密等。它能够自动扫描云上各类数据源，如MaxComp
九河云·2025-02-05 14:06

办公软件助力：研发过程中的产品质量保障

●细化、分类并优先排序需求：将需求细化、分类，并根据重要性和紧急性进行优先排序，以便团队明确开发方向和重点。●持续跟踪、验证和更新需求：随着项目的进展、市场的变化和用户反馈的收集，需求也应相
·2025-02-05 14:58

JVM-三大垃圾回收算法

垃圾回收分类：MinorGC:新生代--------------------------->指Young区的垃圾回收过程MajorGC:老年代--------------------------->指OId
可乐味的小白·2025-02-05 14:33

AI基础数学之——掌握中学基础数学——学习脑图说明

目录代数部分几何部分统计与概率部分难易度说明一、代数二、几何三、统计与概率AI有关的基础数学部分指明代数部分几何部分统计与概率基础数学——PC学习方式总结代数部分数与式基础：从实数开始学习，了解实数的分类
Math_teacher_fan·2025-02-05 13:28

Python中的决策树算法探索基本原理

Python中的决策树算法探索决策树是一种简单而直观的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务中。它通过对数据进行分割，构建一个树形结构，从而做出决策。
myCOTB·2025-02-05 12:21

GEE 土地分类——批量统计不同土地分类的面积

Numberbyte()Arguments:Returns:Imagepaint(featureCollection,color,width)Arguments:Returns:Image代码结果简介GEE土地分类
此星光明·2025-02-05 10:39

MySQL 进阶专题：自连接、子查询与合并查询的深入探讨

使用场景层级结构处理：如组织架构、商品分类。数据对比：如同一张表中，不
Purified_Soda·2025-02-05 09:00

刷题前必学！字符串实战！用JavaScript学数据结构与算法

‍JavaScript算法与数据结构-HowieCong务必要熟悉JavaScript使用再来学！一、基础算法技能会根据基础算法技能去衍生问题（1）反转字符串反转字符串可以直接调用相关API即可//定义被反转的字符串conststr='howiecong'//定义反转后的字符串constres=str.split('').reverse().join('')console.log(res)//gn
·2025-02-05 09:20

蓝桥杯刷题-07-整数删除-优先队列 + 模拟链表 ⭐

//优先队列+模拟链表#include#defineintlonglong#defineendl'\n'usingnamespacestd;typedefpairpii;constintN=5e5+10;inta[N],l[N],r[N];intst[N];voidsolve(){intn,k;cin>>n>>k;priority_queue,greater>q;for(inti=0;i>a[i]
椰椰荔枝糖·2025-02-05 09:58

【LeetCode】移动零

【LeetCode】移动零TheBegin点点关注，收藏不迷路给定一个数组nums，编写一个函数将所有0移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。
Seal^_^·2025-02-05 09:26

【无标题】k8s的介绍

⼀、编排分类单机容器编排:docker-compose容器集群编排:dockerswarm、mesos+marathon、kubernetes应⽤编排:ansible(模块，剧本，⻆⾊)⼆、系统管理进化史
m0_68739559·2025-02-05 09:55

机器学习day8

自定义数据集，使用朴素贝叶斯对其进行分类代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclass1_points=np.array([[2.1,2.2],[2.4,2.5
ኈ ቼ ዽ·2025-02-05 07:49

Rust入门教程（五）：错误处理

1.1Rust错误处理概述Rust的可靠性：错误处理大部分情况下：在编译时提示错误，并处理错误的分类可恢
CherryYang～·2025-02-05 07:15

推荐10个免费好用的影视网站（纯分享无广告）

2.蜜蜂视频(bfzy.tv)蜜蜂视频提供大量的高清电影和电视剧资源，而且分类非常详细，方便用户快速找到自己
悠悠空谷1615·2025-02-05 07:15

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclass1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[1.7,3.3
sirius12345123·2025-02-05 07:45

Effective Objective-C 2.0 读书笔记——关联对象

EffectiveObjective-C2.0读书笔记——关联对象文章目录EffectiveObjective-C2.0读书笔记——关联对象前言如何给分类添加实例变量？
小鹿撞出了脑震荡·2025-02-05 06:05

SQL-DAY 8（SQL窗口函数的应用案例：电商平台订单信息案例分析）

文章目录一、窗口函数说明1.窗口函数的语句结构2.窗口函数的分类二、案例分析（电商平台订单信息）1.数据准备2.窗口函数之累计计算函数3.窗口函数之排序函数3.窗口函数之偏移分析函数一、窗口函数说明1.
范儿札记·2025-02-05 05:34

LeetCode：647.回文子串

代码随想录LeetCode：647.回文子串给你一个字符串s，请你统计并返回这个字符串中回文子串的数目。回文字符串是正着读和倒过来读一样的字符串。子字符串是字符串中的由连续字符组成的一个序列。
xiaoshiguang3·2025-02-05 03:49

LeetCode：343. 整数拆分

代码随想录LeetCode：343.整数拆分给定一个正整数n，将其拆分为k个正整数的和（k>=2），并使这些整数的乘积最大化。返回你可以获得的最大乘积。
xiaoshiguang3·2025-02-05 03:45

nnunetv2网络结构详解

如下图其中29是分类数，即label数量。
lzworld·2025-02-05 02:42

华为OD机试真题 - ABR 车路协同场 (D卷,100分)

25届机械提前批投递记录个人已投：三一重能机械工程师海尔GEDP韶音科技结构工程师TPLink联洲结构工程师三环热不想秋招啊啊啊不想刷leetcode，不想背八股来这边两个月最简单的八股都忘完了那天看了下
han_xue_feng·2025-02-05 02:37

四、2023联想电子电路真题及答案解析

下列说法错误的是6、电感的用途不包括7、三极管的用途包括8、发光二极管一般在电路图中的表示符号不包括9、LED数码管按各发光段电极连接方式分为10、集成电路按内部处理信号的功能可分为11、集成电路按制造工艺分类不包括
逼子歌·2025-02-05 01:06

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

数据集生成：-使用make_classification函数生成包含1000个样本的数据集，设置20个特征，其中10个是有信息的特征，类别数为2，通过设置random_state=42保证每次运行生成的数据相同。数据划分：-使用train_test_split函数将生成的数据集划分为训练集和测试集，测试集占比为20%，同样通过random_state=42保证划分的一致性。SVM模型：-初始化SV
知识鱼丸·2025-02-05 01:31

#day10 力扣每日一题134.加油站

134.加油站-力扣（LeetCode）在一条环路上有n个加油站，其中第i个加油站有汽油gas[i]升。你有一辆油箱容量无限的的汽车，从第i个加油站开往第i+1个加油站需要消耗汽油cost[i]升。
Ares^o^·2025-02-05 00:57

TestBird《2021中国证券测试白皮书》

版权申明本书所刊载的所有内容，除特别注明外，所有刊载的文字、图片、标识、广告、数据、版面设计、专栏目录与名称、内容分类标准以及为用户提供的其他信息，均为成都中云天下科技有限公司（TestBird）所有。
TestBrid·2025-02-04 22:44

【码道初阶】Leetcode680：验证回文串的双指针速解以及提升思维的感想

如何判断字符串最多删除一个字符后能否成为回文？——双指针法的艺术一、问题描述给定一个字符串s，最多允许删除一个字符。请判断该字符串是否能成为回文字符串。若可以，返回true；否则返回false。示例：输入：s="abca"→输出：true（删除'c'后得到"aba"）输入：s="abc"→输出：false二、问题分析回文字符串的核心特征是对称性。当允许删除一个字符时，我们需要解决两个问题：如何检测
月明长歌·2025-02-04 20:28

scikit-learn实现SVM

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。其基本原理是在数据集中找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据被最大间隔分开。
PeterClerk·2025-02-04 19:23

自定义数据集 使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

生成自定义数据集生成一个简单的二维数据集，包含两类数据点，分别用不同的标签表示。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成数据np.random.seed(42)X=np.r_[np.random.randn(100,2)-[2,2],np.random.randn(100,2)+[2,2]]y=[0]*100+[1]*100#可视化数据plt.s
Luzem0319·2025-02-04 19:22

StarRocks从入门到精通系列二：手动部署StarRocks

分类描述说明硬件要求集群至少拥有两台物理或虚拟节点。BE节点CPU需支持AVX2指令集。各节点间需要通过万兆网卡及
快乐骑行^_^·2025-02-04 19:17
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