10 2023 档案
摘要：链表相交 给你两个单链表的头节点 headA 和 headB ，请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表没有交点，返回 null 。 图示两个链表在节点 c1 开始相交： 题目数据 保证 整个链式结构中不存在环。 注意，函数返回结果后，链表必须 保持其原始结构 。 示例 1： 输入：in
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摘要：删除链表的倒数第N个节点 给你一个链表，删除链表的倒数第 n 个结点，并且返回链表的头结点。 示例 1： 输入：head = [1,2,3,4,5], n = 2 输出：[1,2,3,5] 示例 2： 输入：head = [1], n = 1 输出：[] 示例 3： 输入：head = [1,2],
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摘要：两两交换链表中的节点 给定一个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后的链表。 你不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换。 【思路】 /** * Definition for singly-linked list. * public class ListNode { * int
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摘要：反转链表 给你单链表的头节点 head ，请你反转链表，并返回反转后的链表。力扣题目链接 示例 1： 输入：head = [1,2,3,4,5] 输出：[5,4,3,2,1] 示例 2： 输入：head = [1,2] 输出：[2,1] 示例 3： 输入：head = [] 输出：[] 提示： 链表
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摘要：设计链表 题意： 在链表类中实现这些功能： get(index)：获取链表中第 index 个节点的值。如果索引无效，则返回-1。 addAtHead(val)：在链表的第一个元素之前添加一个值为 val 的节点。插入后，新节点将成为链表的第一个节点。 addAtTail(val)：将值为 val
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摘要：链表理论部分 什么是链表,链表是一种通过指针串联在一起的线性结构，每一个节点由两部分组成，一个是数据域一个是指针域（存放指向下一个节点的指针）、最后一个节点的指针域指向null（空指针的意思）。 链表的入口节点称为链表的头结点也就是head。 如图所示： 链表的类型 接下来说一下链表的几种类型: 单
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摘要：移除链表元素 题意：删除链表中等于给定值 val 的所有节点。 示例 1： 输入：head = [1,2,6,3,4,5,6], val = 6 输出：[1,2,3,4,5] 示例 2： 输入：head = [], val = 1 输出：[] 示例 3： 输入：head = [7,7,7,7], v
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摘要：前K个高频元素 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。347.力扣题目链接 示例 1: 输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2 输出: [1,2] 示例 2: 输入: nums = [1], k =
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摘要：滑动窗口最大值 给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回 滑动窗口中的最大值。 示例 1： 输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3 输出：[3
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摘要：逆波兰表达式求值 给你一个字符串数组 tokens ，表示一个根据 逆波兰表示法 表示的算术表达式。 请你计算该表达式。返回一个表示表达式值的整数。 对应于leetcode 150 注意： 有效的算符为 '+'、'-'、'*' 和 '/' 。 每个操作数（运算对象）都可以是一个整数或者另一个表达式。
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摘要：点分类任务 Cora dataset(数据集描述：Yang et al. (2016)) 论文引用数据集，每一个点有1433维向量 最终要对每个点进行7分类任务(每个类别只有20个点有标注) # 点分类任务 import torch.nn from torch import nn from torc
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摘要：基于图神经网络的电商购买预测 如何制作自己的图数据 创建一个图，信息如下： from torch_geometric.data import Data x = torch.tensor([[2,1], [5,6], [3,7], [12,0]], dtype=torch.float) y = tor
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摘要：基础知识 为什么需要激活函数 什么是激活函数？首先了解一下神经网络的基本模型。 如上图所示，神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层（隐层或输出层）。在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入
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摘要：图分类任务 前期准备 这回咱们拿到的不是一个图，而是一堆图(188个) 对这些图整体进行分类任务，数据集概述如下： import torch # 导入TUDataset，这是一个用于加载图数据集的类。 from torch_geometric.datasets import TUDataset #分
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摘要：图相关基础知识 23-10-13 周五 图数据数据类型的常见的类别 同构图：同构图是指图中的节点类型和关系类型都仅有一种。同构图是实际图数据的一种最简化的情况，如由超链接关系所构成的万维网，这类图数据的信息全部包含在邻接矩阵里。 异构图：与同构图相反，异构图是指图中的节点类型或关系类型多于一种。在现
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摘要：图神经网络综述：模型与应用 引言 图是一种数据结构，它对一组对象（节点）及其关系（边）进行建模。近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，GNN 最近已成为一种广泛应用的图分析方法
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摘要：删除字符串中的所有相邻重复项 【题目】给出由小写字母组成的字符串 S，重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字母，并删除它们。 在 S 上反复执行重复项删除操作，直到无法继续删除。 在完成所有重复项删除操作后返回最终的字符串。答案保证唯一。本题对应于leetcode 1047 示例： 输入："abba
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摘要：有效的括号 【题目】 给定一个只包括 '('，')'，'{'，'}'，'['，']' 的字符串 s ，判断字符串是否有效。 有效字符串需满足： 左括号必须用相同类型的右括号闭合。 左括号必须以正确的顺序闭合。 每个右括号都有一个对应的相同类型的左括号。 【思路分析】 第一种情况：已经遍历完了字符串，
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摘要：用队列实现栈 【题目】请你仅使用两个队列实现一个后入先出（LIFO）的栈，并支持普通栈的全部四种操作（push、top、pop 和 empty）。对应于leetcode 225题 实现 MyStack 类： void push(int x) 将元素 x 压入栈顶。 int pop() 移除并返回栈顶
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摘要：汉诺塔问题 【题目】 在经典汉诺塔问题中，有 3 根柱子及 N 个不同大小的穿孔圆盘，盘子可以滑入任意一根柱子。一开始，所有盘子自上而下按升序依次套在第一根柱子上(即每一个盘子只能放在更大的盘子上面)。移动圆盘时受到以下限制: (1) 每次只能移动一个盘子; (2) 盘子只能从柱子顶端滑出移到下一根
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摘要：用一个栈实现另一个栈的排序 【题目】 一个栈中的元素的类型为整型，现在想将该栈从顶到底按从大到小的顺序排序，只许申请一个栈。除此之外，可以申请新的变量，但不能申请额外的数据结构。如何完成排序？ 【解答】 将要排序的栈记为stack，申请的辅助栈记为help。在stack上执行pop操作，弹出的元素记
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摘要：猫狗队列 【题目】 宠物、狗和猫的类如下： public class Pet { private String type; public Pet(String type) { this.type = type; } public String getPetType() { return this.t
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