2018年12月22日

摘要: 生成括号对数 给出 n 代表生成括号的对数,请你写出一个函数,使其能够生成所有可能的并且有效的括号组合。 例如,给出 n =3,生成结果为: [ "((()))", "(()())", "(())()", "()(())", "()()()" ] 阅读全文
posted @ 2018-12-22 23:58 kexinxin 阅读(233) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 删除链表的第n个节点 给定一个链表,删除链表的倒数第 n 个节点,并且返回链表的头结点。 示例: 说明: 给定的 n 保证是有效的。 进阶: 你能尝试使用一趟扫描实现吗? 摘要 本文适用于初学者。它介绍了以下内容: 链表的遍历和删除其末尾的第 n 个元素。 解决方案 方法一:两次遍历算法 思路 我们 阅读全文
posted @ 2018-12-22 23:57 kexinxin 阅读(193) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 盛最多水的容器 给定 n 个非负整数 a1,a2,...,an,每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。在坐标内画 n 条垂直线,垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0)。找出其中的两条线,使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。 说明:你不能倾斜容器,且 n 的 阅读全文
posted @ 2018-12-22 23:54 kexinxin 阅读(107) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Z字形变换 将字符串 "PAYPALISHIRING" 以Z字形排列成给定的行数: P A H N A P L S I I G Y I R 之后从左往右,逐行读取字符:"PAHNAPLSIIGYIR" 实现一个将字符串进行指定行数变换的函数: string convert(string s, int 阅读全文
posted @ 2018-12-22 23:51 kexinxin 阅读(93) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 两个排序数组的中位数 给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2 。 请找出这两个有序数组的中位数。要求算法的时间复杂度为 O(log (m+n)) 。 你可以假设 nums1 和 nums2 不同时为空。 示例 1: nums1 = [1, 3] nums2 = [2] 中 阅读全文
posted @ 2018-12-22 23:48 kexinxin 阅读(105) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 无重复字符的最长子串 给定一个字符串,找出不含有重复字符的最长子串的长度。 示例 1: 输入: "abcabcbb" 输出: 3 解释: 无重复字符的最长子串是 "abc",其长度为 3。 示例 2: 输入: "bbbbb" 输出: 1 解释: 无重复字符的最长子串是 "b",其长度为 1。 示例 阅读全文
posted @ 2018-12-22 23:34 kexinxin 阅读(146) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 给定一个整数数组和一个目标值,找出数组中和为目标值的两个数。 你可以假设每个输入只对应一种答案,且同样的元素不能被重复利用。 示例: 给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9 因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 所以返回 [0, 1] 方 阅读全文
posted @ 2018-12-22 23:26 kexinxin 阅读(119) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: RNNs and Language modeling in TensorFlow From feed-forward to Recurrent Neural Networks (RNNs) In the last few weeks, we've seen how feed-forward and 阅读全文
posted @ 2018-12-22 23:08 kexinxin 阅读(234) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Lecture note 5: word2vec + manage experiments Word2vec Most of you are probably already familiar with word embedding and understand the importance of 阅读全文
posted @ 2018-12-22 23:07 kexinxin 阅读(455) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Convolutions in TensorFlow Convolutions without training You might already be familiar with the term "convolution" from a mathematical or physical con 阅读全文
posted @ 2018-12-22 23:07 kexinxin 阅读(326) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Lecture note 4: Eager execution and interface Eager execution Eager execution is (1) a NumPy-like library for numerical computation with support for G 阅读全文
posted @ 2018-12-22 23:06 kexinxin 阅读(213) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Linear and Logistic Regression in TensorFlow Graphs and sessions TF Ops: constants, variables, functions TensorBoard Lazy loading Linear Regression: P 阅读全文
posted @ 2018-12-22 23:05 kexinxin 阅读(551) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: TensorFlow Ops 1. Fun with TensorBoard In TensorFlow, you collectively call constants, variables, operators as ops. TensorFlow is not just a software 阅读全文
posted @ 2018-12-22 23:04 kexinxin 阅读(675) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Lecture note 1: Introduction to TensorFlow Why TensorFlow TensorFlow was originally created by researchers at Google as a single infrastructure for ma 阅读全文
posted @ 2018-12-22 23:03 kexinxin 阅读(263) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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