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你是否遇到如下问题3.解决方案4.Tips5.同学的学习历程（每日更新）2023/12/222023/12/212023/12/202023/12/192023/12/18关注公众号：『AI学习星球』算法学习

算法学习、4对1辅导、论文辅导或核心

单调队列，就是单调的队列，通常用来解决滑动窗口的最值问题，可以应用到DP的优化上。一个单调队列中的元素总是单调递增(或递减)的。例：有一个队列，每次从队尾加入一个元素，或从队首删除一个元素，并在任何时刻求整个队列的最大值。一个很直接的想法是使用优先队列priority_queue即堆，堆可以在\(\mathcal{O}(1)\)的时间内求出最大值，但每次加入或删除时需要\(\mathcal{O}(

因为本人研究方向是显著性检测，也就看了不少的显著性方面的文献。这篇博客是我对之前所看论文中一些较为经典，具有较大参考价值的论文的一个集中整理，也算是对自己学习过程的一个总结。1.GlobalContrastbasedSalientRegionDetection,Ming-mingCheng(CVPR2011)程明明的这篇基于全局颜色对比的显著性检测的论文我在上篇博客中详细介绍过，文中主要阐述了两种

算法学习BM1链表反转https://www.nowcoder.com/practice/75e878df47f24fdc9dc3e400ec6058ca?

二叉树二叉树理论基础满二叉树完全二叉树二叉搜索树平衡二叉搜索树二叉树的存储方式二叉树的遍历方式二叉树的定义二叉树的递归遍历思路二叉树的迭代遍历思路前序遍历后序遍历中序遍历二叉树的层序遍历二叉树的层序遍历思路代码二叉树的层序遍历II思路代码二叉树的右视图思路代码N叉树的层序遍历思路代码在每个树行中找最大值思路代码填充每个节点的下一个右侧节点指针思路代码翻转二叉树思路代码对称二叉树思路代码二叉树最大深

最近在写一些加密的东西。所以就整理一下常见的加密算法。欢迎帮助纠错，谢谢。废话不多直接上图：加密学习一级介绍描述常见算法常见算法细分非对称加密解释非对称加密需要两个密钥：公钥(publickey)和私钥(privatekey)。公钥和私钥是一对，如果用公钥对数据加密，那么只能用对应的私钥解密。如果用私钥对数据加密，只能用对应的公钥进行解密。因为加密和解密用的是不同的密钥，所以称为非对称加密。特点一

文章目录前言一、借助keytools二、详细步骤三、配置spring项目支持https总结前言博主个人社区：开发与算法学习社区博主个人主页：KillingVibe的博客欢迎大家加入，一起交流学习~~众所周知

题目一、将2个递增的有序链表合并为一个有序链表;要求结果链表仍然使用两个链表的存储空间,不另外占用其他的存储空间.表中不允许有重复的数据；算法思想:(1)假设待合并的链表为La和Lb,合并后的新表使用头指针Lc(Lc的表头结点设为La的表头结点)指向.a和b分别是La,Lb的工作指针.初始化为相应链表的首元结点(2)从首元结点开始比较,当两个链表La和Lb均未到达表尾结点时,依次摘取其中较小值重新

一、os.system方法os.system()的返回值，如果执行成功，那么会返回0，表示命令执行成功。否则，则是执行错误。importos#结果返回0，在当前文件夹下创建test文件夹print(os.system("mkdir-ptest"))#结果返回0，但是无法查看该命令的执行结果print(os.system("ls"))二、os.popen方法os.popen()方法不仅执行命令而且返

不诗意的女程序猿不是好厨师~【转载请注明出处，From李诗雨---https://blog.csdn.net/cjm2484836553/article/details/93889029】源码地址见github：https://github.com/junmei520/DataStructureStudy/tree/master/src/datastructure/queue文章看似很长，其实非常

数据结构和算法学习汇总线索化二叉树的认识空链域的出现对于具有n个节点的二叉树，采用链式存储结构时，每个节点有两个指针域，总共有2n个指针域同时又由于只有n-1个节点被有效指针所指向（只有根节点没有被指向

为了更好的阅读体检，可以查看我的算法学习网在线评测链接:P1445题目内容小美拿到了一棵树，每个节点有一个权值。初始每个节点都是白色。

为了更好的阅读体检，可以查看我的算法学习网在线评测链接:P1482题目内容小明用计算机随机生成了NNN个正整数，他希望从这NNN个数中选取若干个数，使得它们的和等于MMM。

可以看作旋钮，旋钮的转动可以调整程序的行为模型：任一调整参数后的程序被称为模型模型族：通过操作参数而生成的所有不同程序（输入–输出映射）的集合称为“模型族”学习算法：使用数据集来选择参数的源程序称为学习算法学习

题目详情给你一个整数数组nums，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。子数组是数组中的一个连续部分。示例1：输入：nums=[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]输出：6解释：连续子数组[4,-1,2,1]的和最大，为6。示例2：输入：nums=[5,4,-1,7,8]输出：23Java代码（动态规划）publicintmaxSubArray(int

微软发布了4月的VisualStudioCodePython扩展更新，该版本包括JypyterNotebooks中的ipywidgets支持以及Django和Flask自动重装的调试器支持。JypyterNotebooks中的ipywidgets支持新版本支持VSCode中JupyterNotebooks中的所有ipywidgets(包括自定义的)。这意味着可以将所有交互式绘图库(例如beaker

与此同时，今年算法面试一定是会被问的，而算法不是光靠背面试题就有用的，它是需要数学逻辑思维的，因此，小编会在文末为大家准备一份非常优质的算法学习手册，重点在于学习思维方法，话不多说，直

字符串匹配单模式串匹配算法：BF算法和RK算法BM算法和KMP算法多模式串匹配算法：Trie树和AC自动机BF算法=BruteForce=暴力匹配算法，也叫朴素匹配算法主串(n)和模式串(m)n>m我们要对比m个字符，要对比n-m+1次最坏时间复杂度O(n*m)1.串不长，遇到不能匹配的字符的时候就可以退出了，大部分情况下效率比最差情况高很多2.思路简单，实现简单。符合KISS（KeepitSim

使用最小花费爬楼梯题目链接：力扣题目链接难度：简单给你一个整数数组cost，其中cost[i]是从楼梯第i个台阶向上爬需要支付的费用。一旦你支付此费用，即可选择向上爬一个或者两个台阶。你可以选择从下标为0或下标为1的台阶开始爬楼梯。请你计算并返回达到楼梯顶部的最低花费。示例：输入：cost=[10,15,20]输出：15解释：你将从下标为1的台阶开始。支付15，向上爬两个台阶，到达楼梯顶部。总花费

题目详情给你一个整数n，找出从1到n各个整数的FizzBuzz表示，并用字符串数组answer（下标从1开始）返回结果，其中：answer[i]=="FizzBuzz"如果i同时是3和5的倍数。answer[i]=="Fizz"如果i是3的倍数。answer[i]=="Buzz"如果i是5的倍数。answer[i]==i（以字符串形式）如果上述条件全不满足。示例1：输入：n=3输出：["1","2

近期运行一个python程序用到了moviepy.editor.VideoFileClip()moviepy基于ffmpeg，但是并不是pip安装的ffmepg，执行importimageiofrommoviepy.editorimportVideoFileClipclip=VideoFileClip("a.mp4")时报错，检查各项依赖都没问题，pip安装了所有的依赖包，还是一直报错如下，在st

算法学习的一个原则是”复杂问题简单做，简单问题深入做“，这是一道简单的问题，但是可以深入分析。我们参考宫水三叶等的文章，发现这个题竟然有5种做法。

https://blog.csdn.net/weixin_41888257/article/details/123569910使用python中的time模块，对时间的几种格式进行转换一、几个常用函数strptime()，将时间字符串转换成结构化时间struct_time注意，结构化时间是所有转换的过渡格式importtimetime_str="2022-03-1810:54:00"struct_

这是一个新的专栏，主要是一些算法的基础，对想要刷leedcode的同学会有一定的帮助，如果在算法学习中遇到了问题，也可以直接评论或者私信博主，一定倾囊相助进入正题，今天咱们要说的是递归，递归是是很多初学者比较头疼的问题啊

从事数据工作的人都知道，企业每天都要做很多报表，这个过程当中会涉及到很多手工操作和常规性报表。为了减少人工介入，节省工作时间，我们会想办法将一部分操作用工具或代码来替代，这个过程就称为报表自动化。报表自动化如何实现？报表自动化的起点是能对接数据源，期间能自动化的生成事先设计好格式的报表，最终通过邮件自动推送。具体流程可以分为3个步骤：1、对接数据源：从数据库或数据仓库中取数，生成原始数据sheet

题目LeetCode392判断子序列给定字符串s和t，判断s是否为t的子序列。字符串的一个子序列是原始字符串删除一些（也可以不删除）字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。（例如，"ace"是"abcde"的一个子序列，而"aec"不是）。进阶：如果有大量输入的S，称作S1,S2,…,Sk其中k>=10亿，你需要依次检查它们是否为T的子序列。在这种情况下，你会怎样改变代码？致谢：特别感谢@pb

题目同构字符串给定两个字符串s和t，判断它们是否是同构的。如果s中的字符可以按某种映射关系替换得到t，那么这两个字符串是同构的。每个出现的字符都应当映射到另一个字符，同时不改变字符的顺序。不同字符不能映射到同一个字符上，相同字符只能映射到同一个字符上，字符可以映射到自己本身。示例1:输入：s=“egg”,t=“add”输出：true示例2：输入：s=“foo”,t=“bar”输出：false示例3

前言自5月1号加入英雄算法，到现在已经27天了，这27天让我找回了很久都没有体会到的紧迫感、加深了对自己的认识和扩展对算法学习的认知。

展开全部#include#include#include#defineLEFT0x4b00#defineRIGHT0x4d00#defineDOWN0x5000#defineUP0x4800#defineESC0x011binti,key;intscore=0;intgamespeed=32000;structFood/*食物的结构体62616964757a686964616fe4b893e5b1

参考：b站教学视频FPGA：Cordic算法介绍与实现_哔哩哔哩_bilibiliFPGA硬件实现加减法、移位等操作比较简单，但是实现乘除以及函数计算复杂度高且占用资源多，常见的计算三角函数/平方根的求解方式有①查找表：先把函数对应结果存在存储器中，根据输入地址确定计算结果；②泰勒展开：把三角函数等函数求解展开成乘、除、加法进行求解。这两种方法耗费ram/乘法器的资源巨大，为了仅用简单的移位/加减

系列文章目录目录系列文章目录前言一、A*算法是什么？基于格子（Grid）二、逻辑实现估价函数具体寻路过程三、代码实现总结前言在总结2023华为软件精英挑战赛——全赛段思路分享与总结-知乎(zhihu.com)时，发现自己还有很多技术细节没搞懂，这里看静态全局路径规划最常见的A*算法，这个博主讲得很好：A-Star（A*）寻路算法原理与实现-知乎(zhihu.com)，demo码源，但是是C#，我有

系列文章目录A*算法学习-CSDN博客弗洛伊德算法（Floyd）和路径平滑弗洛伊德算法（SmoothFloyd）学习-CSDN博客D*算法学习-CSDN博客目录系列文章目录前言搜索空间—减小速度搜索空间优化过程

《LeetCode力扣练习》代码随想录——字符串（KMP算法学习补充——针对next数组构建的回退步骤进行解释）学习路径代码随想录：28.实现strStr()CSDN：【详解】KMP算法——多图，多例子

不管是出于什么原因，算法学习需要持续保持。一、题目描述给你一个目录信息列表paths，包括目录路径，以及该目录中的所有文件及其内容，请你按路径返回文件系统中的所有重复文件。答案可按任意顺序返回。

给定两个字符串str1和str2，再给定三个整数ic、dc和rc，分别代表插入、删除和替换一个字符的代价，返回将str1编辑成str2的最小代价。【举例】str1="abc"，str2="adc"，ic=5，dc=3，rc=2从"abc"编辑成"adc"，把'b'替换成'd'是代价最小的，所以返回2str1="abc"，str2="adc"，ic=5，dc=3，rc=100从"abc"编辑成"ad

文章目录前言原理和应用场景快速排序的实现一般的递归快速排序三点取中法单边递归快速排序无监督快速排序混合排序的实现C++标准库sort算法我设计的混合排序算法堆排序的实现我的实现另一种实现解释特性其它c++案例实现总结前言在计算机科学领域，排序算法是最基础也是最关键的部分之一。它们不仅在理论上具有重要意义，也在实际应用中发挥着至关重要的作用。从经典的冒泡排序到更高效的快速排序，每种算法都有其独特之处

这是一个新的专栏，主要是一些算法的基础，对想要刷leedcode的同学会有一定的帮助，如果在算法学习中遇到了问题，也可以直接评论或者私信博主，一定倾囊相助进入正题，今天咱们要说的枚举算法，这是个很简单的算法哈

本文已收录至算法学习之旅一.基础反转我们通常有两种方法反转链表，一种是直接操作链表实现反转操作，一种是建立虚拟头节点辅助实现反转操作。

1、分支界限法基本思想分支限界法（branchandboundmethod）是求解纯整数规划或混合整数规划问题的经典方法，在上世纪六十年代由LandDoig和Dakin等人提出。这种方法灵活且便于用计算机求解，目前已经成功运用于求解生产进度问题、旅行推销员问题、工厂选址问题、背包问题及分配问题等。算法基本思想如下：以广度优先或以最小耗费（最大效益）优先的方式搜索问题的解空间树分支限界法中，每一个活

1.算法1.1从最简单的普通线性回归谈起Q：已知一维特征空间中的一系列样本点{(xi,yi),i=1,2,3...n}，注意这里是一维特征空间，虽然可以在二维平面上画出来，在学习机器学习的时候，一定要跳脱出笛卡尔空间坐标系的束缚。我们希望找到一个一次函数y=ax来描述这一组样本点的模型，如何求a呢？推广到k维特征空间就是{(Xi,yi),i=1,2,3...n,Xi=(xi1,xi2...xik)

什么暴力递归可以继续优化？有重复调用同一个子问题的解，这种递归可以优化。如果每一个子问题都是不同的解，无法优化也不用优化。暴力递归和动态规划的关系某一个暴力递归，有解的重复调用，就可以把这个暴力递归优化成动态规划，任何动态规划问题都一定对应着某一个有解的重复调用的暴力递归但不是所有的暴力递归，都一定对应着动态规划。面试题和动态规划的关系解决一个问题，可能有很多尝试方法，可能在很多尝试方法中，又有若

版本记录版本号时间V1.02018.09.14前言关于算法学习有很多很基础的概念和理论，我们不需要强行记忆但是一定要理解明白和说的出来，这个专题就是专门进行有关算法基本内容的一些解析。

1.K-Means算法介绍K-Means作为聚类算法中的典型代表，比较容易实现。聚类算法又叫做“无监督分类”，其目的是将数据划分成有意义或有用的组（或簇）。这种划分可以基于业务需求或建模需求来完成，也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。比如在商业中，如果手头有大量的当前和潜在客户的信息，可以使用聚类将客户划分为若干组，以便进一步分析和开展营销活动。再比如，聚类可以用于降维和矢量量化，可以将

这里继续整理常见的排序算法.本文介绍堆排序typerightbyThomasAlan光风霁月023.XDU1.构建二叉堆二叉堆实现的重点是对堆这个类的设计以及元素上移和下移操作.便于插入新元素和取出最大元素.上移:比较当前节点和父节点的大小决定是否移动下移:比较当前节点和子节点的大小决定是否移动同时这里提供两种初始化二叉堆的方法i)初始化再插入元素:时间复杂度为O(nlogn)ii)通过传入数组来

算法学习记录|2023.X.XX|章节DayX|题目号.题目标题&题目号.题目标题701.二叉搜索树中的插入操作题目链接思路代码1：递归且有返回值代码2：递归且无返回值代码3：迭代总结450.删除二叉搜索树中的节点题目链接思路

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文章目录快速排序归并排序二分浮点数二分高精度BigIntegerBigDecimal前缀和差分双指针位运算离散化区间合并快速排序确定分界点x（可以是左边界，右边界，中间随机）将小于等于x的数放到左边，大于等于x的放右边递归处理左右两端如何处理第二步：双指针法模版：publicstaticvoidquickSort(int[]arr,intl,intr){if(l>=r){return;}intx=