摘要： 题目如下所示： 这个题目我使用字典的方法对其进行了处理，什么意思呢？ 就是首先遍历这个链表，然后使用字典统计每一个数字出现的次数，如果出现的次数大于了1次，那么则将其排序后放到我们新创建的链表里，代码如下： # Definition for singly-linked list. # class L 阅读全文

摘要： 题目如下： 整个题目可以建立一个dummy variable用于储存我们新的用于返回的指针，这个variable也是一个node，我们用这个dummy variable来和head当中的value进行比较，如果相同，则dummy variable保持不变，同时head往后移动一个node。如果不相同 阅读全文

摘要： 题目如下所示： 这题目一看，如果不使用solution所提供的成环，或者快慢指针的办法，则可以直接使用遍历整个链表，将数字储存在一个list里面，然后对这个list进行处理成order和rotate linked list数字order一致的list，然后再将这个list储存进入新创建的linked 阅读全文

摘要： 假设我们想要导入上一级目录的文件或者模块，我们可以直接首先将环境变量添加到sys当中，sys这个模块包含了当前运行程序当中的所有运行环境变量，并保存在一个列表里，用sys.path可以对这个列表进行调用，因此 我们可以编写如下代码： import sys sys.path.insert(0,"the 阅读全文

摘要： 在pytorch当中，我们经常会用到x.view()方法来进行数据维度的变化，但是这个方法具体该如何使用呢？ 下面我来记录一下笔记： 一.按照传入数字使数据维度进行转换 首先，我们可以传入我们想要的维度，然后按照传入的数字对数据进行维度变化。比如，x.view()当中可以放入列表或者是单个数字，比如 阅读全文

摘要： 在pytorch当中，有两种方式可以实现交叉熵，而我们把softmax概率传入传入对数似然损失得到的损失函数叫做“交叉熵损失” 在pytorch当中有两种方法实现交叉熵损失： 实现方式1： criterion=nn.CrossEntropyLoss() loss=criterion(input,ta 阅读全文

摘要： 这道题一看其实可以使用最大堆的方式来完成。使用最大堆来解决本题的时间复杂度为：o(mn*log(k)),这样虽然很巧妙，但是由于还乘上了logk的缘故时间反而慢了。因此我们可以直接通过直接对这个二维数组lists进行遍历，这样就可以得到一个sorted的数组。因此使用sort这个函数，也就是快速排序 阅读全文

摘要： 方法一： 这个题目首先一看就有两个方法，一个是使用基于树的算法，也就是heap堆排序，经过一番奇巧淫技之后，时间复杂度是O(n*log k)。另一个就是使用数组的算法，可以选择的算法有选择排序O(n^2)，快速排序O(nlogn)，冒泡排序O(n^2)或者插入排序O(n^2)等等。那么本题目最快的方 阅读全文

摘要： 这个题目有两种比较常用的方法，一种是暴力解法，时间复杂度是O(mn),一种是KMP算法，由于KMP算法一般都是ACM竞赛才会使用到，因此这里这里只提供Python的暴利解法。 题目如下： 使用Python暴利解答的代码如下： class Solution: def strStr(self, hays 阅读全文

摘要： 对于广度优先遍历而言，我们可以用迭代的方法轻松求解，但是对于递归，就很难了，也很难记忆 ，因此这里给出BFS的迭代解法，这个function会根据BFS的顺序依次打印出我们访问的节点，有点小trick，代码如下： def bfs_level_order_traversal(node): if nod 阅读全文