04 2020 档案
摘要：数组分段和最大值最小问题（最小m段和问题） 问题描述 给定n个整数组成的序列，现在要求将序列分割为m段，每段子序列中的数在原序列中连续排列。如何分割才能使这m段子序列的和的最大值达到最小？ 清洁工：假设有n个房间，清洁每个房间耗时用一个数组表示，10、20、30、40、50、60、70、80、90，
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摘要："198. 打家劫舍" 你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统， 如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警 。 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你 在不触动警报装置的情况下， 能够偷
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摘要："面试题56 I. 数组中数字出现的次数" 一个整型数组 里除两个数字之外，其他数字都出现了两次。请写程序找出这两个只出现一次的数字。要求时间复杂度是O(n)，空间复杂度是O(1)。 示例 1： 示例 2： 思路 相同数的异或结果为0。题目中有两个数（a,b）只出现一次，其余的数出现了两次，如果将数
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摘要：在 "上一篇学习SVM中" 从最大间隔角度出发，详细学习了如何用拉格朗日乘数法求解约束问题，一步步构建SVM的目标函数，这次尝试从另一个角度学习SVM。 回顾监督学习要素 数据：（$x_i,y_i$） 模型 $\hat{y_i} = f(x_i)$ 目标函数（损失函数+正则项） $l(y_i,\ha
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摘要：SVM家族简史 故事要从20世纪50年代说起，1957年，一个叫做感知器的模型被提出， 1963年， Vapnik and Chervonenkis, 提出了最大间隔分类器，SVM诞生了。 1992年，Vapnik 将核方法用于SVM，使SVM可以处理线性不可分数据 1995年，Corts和Vapn
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摘要：今天在创建嵌套列表时遇到一个问题，决定看看到底是谁在背后捣鬼 没错，看起来两种方法都可以创建嵌套列表，但是赋值的时候却出现了问题 查阅资料，发现这是 board2 列表内的 3 个引用指向同一个对象的原因。作为一只菜鸟，仍然不解其意，又看到了下面的例子 board3 和 board1 是一样的，每次
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摘要："48. 旋转图像" 给定一个 n × n 的二维矩阵表示一个图像。 将图像顺时针旋转 90 度。 说明： 你必须在 "原地" 旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。 请不要 使用另一个矩阵来旋转图像。 示例 1: 示例 2: 思路 元素 对应的四个位置分别是： 如果 n 是偶数的话，这相
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摘要：动手实现Transformer，所有代码基于tensorflow2.0，配合illustrated-transformer更香。 模型架构 Encoder+Decoder Encoder Decoder Attention Add&Norm FeedForward Embedding Positio
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摘要："104. 二叉树的最大深度" 给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例： 给定二叉树 ， 返回它的最大深度 3 。 "111. 二叉树的最小深度" 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到
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摘要：每个节点比它左子树的任意节点大，而且比它右子树的任意节点小 "98. 验证二叉搜索树" 给定一个二叉树，判断其是否是一个有效的二叉搜索树。 假设一个二叉搜索树具有如下特征： 节点的左子树只包含 小于 当前节点的数。 节点的右子树只包含 大于 当前节点的数。 所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。
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摘要："55. 跳跃游戏" 给定一个非负整数数组，你最初位于数组的第一个位置。 数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。 判断你是否能够到达最后一个位置。 示例 1: 示例 2: 思路 在每个能跳到的位置起跳，更新能跳的最远距离 另一种实现： 在每个能跳到的位置依次跳，更新能跳的最远距离，如果最
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摘要：按照时间复杂度、稳定性、排序方式分为三个梯队 第三梯队选手：冒泡、选择、插入 平均时间复杂度都是$O(n^2)$ 冒泡排序 思想 每次遍历交换相邻位置元素，遍历数组长度次 def bubblesort(nums): for i in range(len(nums)): for j in range(
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摘要：创建最大（小）堆 二叉堆本质上是一种完全二叉树，存储方式并不是链式存储，而是顺序存储 堆操作：插入（叶子节点上调），删除（堆顶元素下沉） 堆创建：非叶子节点下沉（从最后一个非叶子节点开始） 最小堆： 最小堆任何一个父节点的值，都小于等于它左右孩子节点的值 创建过程：如果非叶子节点值大于其子节点，将其
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摘要："151. 翻转字符串里的单词" 给定一个字符串，逐个翻转字符串中的每个单词。 示例 1： 示例 2： 示例 3： 说明： 无空格字符构成一个单词。 输入字符串可以在前面或者后面包含多余的空格，但是反转后的字符不能包括。 如果两个单词间有多余的空格，将反转后单词间的空格减少到只含一个。
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摘要："62. 不同路径" 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为“Start” ）。 机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为“Finish”）。 问总共有多少条不同的路径？ 例如，上图是一个7 x 3 的网格。有多少可能的路径？ 示例
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摘要："56. 合并区间" 给出一个区间的集合，请合并所有重叠的区间。 示例 1: 示例 2:
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摘要："42. 接雨水" 给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。 上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图，在这种情况下，可以接 6 个单位的雨水（蓝色部分表示雨水）。 感谢 Marcos 贡献此图。 示例:
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摘要："上节课" 学习了seq2seq模型如何用于语音识别，这节课我们将学习如何将语言模型加入到模型中 为什么需要语言模型 token sequence 的概率 token sequence: $Y=y_1,y_2,...,y_n$ $P(y_1,y_2,...,y_n)$ token 可以是字符、词等等
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