摘要：
###1. 静态区间合并 先按左边界排序，再两两比较合并 class Solution { public: vector<vector<int>> merge(vector<vector<int>>& intervals) { if (intervals.size() == 0) return {} 阅读全文
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如果一个二进制字符串，是以一些 0（可能没有 0）后面跟着一些 1（也可能没有 1）的形式组成的，那么该字符串是单调递增的 给你一个二进制字符串 s，你可以将任何 0 翻转为 1 或者将 1 翻转为 0 返回使 s 单调递增的最小翻转次数 ###1. 暴力法 遍历每一个位置，计算将该位置左侧全部置0 阅读全文
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给定一个字符串 s，计算 s 的 不同非空子序列 的个数 ###1. 动态规划(记录位置去重) 设dp[i]为以i位置结尾的子序列数目，方便状态的转移 dp[i]= sum(dp[j]) ，j为上一次该字母出现位置到这一次字母出现的所有位置，从上一次出现位置开始主要为了去重 其实就是把该字母拼接到前 阅读全文
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给定一个字符串 s 和一个字符串 t ，计算在 s 的子序列中 t 出现的个数 ###1. 递归 题目其实就是要求我们在s中从前往后挑选字符来匹配子序列，得到最后的匹配次数 也就是成功匹配的递归分支 class Solution { public: int numDistinct(string s, 阅读全文
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###1. 介绍 对一个数量未知的样本，希望只经过一次遍历就完成随机抽样，即时间复杂度O(n) 因为样本数量未知，因此就不能通过random函数直接随机抽样 策略为从前往后遍历，每个样本成为答案的概率为1/i，其中i为样本编号，最终可以使每个样本概率为1/n 容易证明该做法的正确性，假设最终成为答案 阅读全文
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###1 .概述 机器学习基于数据产生进行预测的模型，对需要预测的离散值和连续值进行分类(classification)和回归(regression) 在这个过程中，学的模型适用于新样本的能力成为泛化（generalization） 学习器在在训练集的误差称为训练误差，在新样本上的误差称为泛化误差， 阅读全文
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###一. 常用markdown数学公式汇总 ``` \left\lbrace \sum_{i=0}^{n}i^{2}=\frac{2a}{x^2+1} \right\rbrace ``` $$ \left\lbrace \sum_{i=0}^{n}i^{2}=\frac{2a}{x^2+1} \r 阅读全文
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import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns ###1. Line Chart plt.figure(figsize=(16,6)) # Set the width and height of the figure plt.title(" 阅读全文
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import numpy as np ###1. Create ndarray #Specify every value x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9], [10,11,12]]) # Creat 阅读全文
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给定一个未排序的整数数组 nums ，找出数字连续的最长序列（不要求序列元素在原数组中连续）的长度。 ###1. 暴力法 排序后遍历 class Solution { public: int longestConsecutive(vector<int>& nums) { //暴力 sort(nums 阅读全文