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这道题其实挺有意思的，它要求我们解析一个用字符串表示的文件系统，然后找到指向文件的最长绝对路径。听起来像是文件系统操作，但实际上是一个字符串解析和路径计算的问题。关键点在于如何正确解析制表符（\t）来表示目录层级，以及如何计算每个文件的绝对路径长度。这道题的核心在于如何理解制表符的层级关系，以及如何维护当前路径的栈结构。今天我们就用 Swift 来搞定这道题，顺便聊聊这种路径解析的方法在实际开发中
在教育研究的江湖里，数据曾是“沉默的证人”——它们躺在Excel表格里，藏在SPSS的输出窗口中，或是被复杂的统计公式困住，无法向世界讲述自己的故事。：智能代码库不是“替代思考”，而是“降低门槛”——它让研究者从“查教程-改代码-再报错”的循环中解放出来，专注于研究问题的本质。的出现，这位“数据炼金术士”用魔法棒轻轻一点，让冰冷的数据变成了会跳舞的精灵，让论文写作从“技术苦役”变成了“创意游戏”教
需要用到Erdős–Gallai theorem，参考。阶无向无权图每个点的度数组。
这道题其实挺有意思的，它要求我们找到字符串中第一个不重复的字符。听起来简单，但实际做起来还是需要一些技巧的。关键点在于如何高效地统计每个字符的出现次数，然后快速找到第一个只出现一次的字符。这道题的核心在于如何用合适的数据结构来记录字符的出现次数和位置信息。我们可以用字典来统计字符出现次数，也可以记录每个字符第一次出现的位置。今天我们就用 Swift 来搞定这道题，顺便聊聊这种字符统计的方法在实际开
Hercy 想要为购买第一辆车存钱。他 每天 都往力扣银行里存钱。最开始，他在周一的时候存入 1 块钱。从周二到周日，他每天都比前一天多存入 1 块钱。在接下来每一个周一，他都会比 前一个周一 多存入 1 块钱。给你 n ，请你返回在第 n 天结束的时候他在力扣银行总共存了多少块钱。示例 1：输入：n = 4输出：10解释：第 4 天后，总额为 1 + 2 + 3 + 4 = 10 。示例 2：输
1716. 计算力扣银行的钱题目：Hercy 想要为购买第一辆车存钱。他 每天 都往力扣银行里存钱。最开始，他在周一的时候存入 1 块钱。从周二到周日，他每天都比前一天多存入 1 块钱。在接下来每一个周一，他都会比 前一个周一 多存入 1 块钱。给你 n ，请你返回在第 n 天结束的时候他在力扣银行总共存了多少块钱。输入：n = 4输出：10方法一：公式计算class Solution {publ
今天我们来聊聊一个有趣的数字排序问题——字典序排数。这个问题要求我们将从 1 到 n 的所有整数按照字典序排列。听起来可能有点抽象，但其实字典序排序在我们日常生活中随处可见。比如文件管理器里的文件排序，当我们看到 “10.txt” 排在 “2.txt” 之前时，这就是字典序排序的结果。这篇文章会详细解析 LeetCode 386 题的 Swift 解法，带你深入理解字典序排序的原理和实现方法。
这道题其实挺有意思的，它要求我们实现一个语法分析器来解析嵌套列表的字符串表示。听起来像是编译原理的内容，但实际上用栈或者递归就能搞定。关键点在于如何正确处理嵌套结构，以及如何区分整数和列表。这道题的核心在于如何解析类似 "[123,[456,[789]]]" 这样的字符串，把它转换成嵌套的数据结构。今天我们就用 Swift 来搞定这道题，顺便聊聊这种解析技术在实际开发中的应用场景，比如 JSON
这道题其实挺有意思的，它要求我们设计一个能够打乱数组的类，并且能够随时恢复到原始状态。听起来简单，但实际做起来还是需要一些技巧的。关键点在于如何保证打乱后的数组所有排列都是等可能的，这就要用到经典的 Fisher-Yates 洗牌算法了。这道题的核心在于如何高效地实现随机打乱，既要保证随机性，又要能快速恢复到原始状态。今天我们就用 Swift 来搞定这道题，顺便聊聊这种设计模式在实际开发中的应用场
现在，访问书匠策AI官网，或关注微信公众号，开启你的智能科研之旅——让每一篇论文都成为思想与技术的完美共舞！，微信公众号搜一搜“书匠策AI”）以“智能五维引擎”为核心，将毕业论文写作从“手工时代”推向“智能时代”，让学术探索从“艰难跋涉”变为“轻松航行”。选题是论文的“基因”，但传统方式依赖导师经验或海量文献阅读，容易陷入“热门领域挤破头，冷门方向不敢碰”的困境。，如同为研究者配备了一台“学术雷达
本文详细介绍了最长上升子序列（LIS）问题的两种解法。动态规划解法时间复杂度为O(n²)，通过维护dp数组记录以每个元素结尾的最长子序列长度。优化解法采用贪心+二分查找，时间复杂度降至O(n log n)，通过维护tails数组存储各长度子序列的最小末尾元素。文章包含代码实现、执行过程示例和详细解释，并附有力扣300题的对应链接。两种方法各有优劣，动态规划更直观，而优化解法更适合大规模数据。
本文解析了LeetCode 28题“子串匹配”的两种解法。优化后的暴力匹配法通过单循环记录起始位置，时间复杂度O(n*m)，适合短字符串；KMP算法利用LPS数组实现O(n+m)的高效匹配，适合长字符串。文章详细讲解了两种方法的实现逻辑、性能优劣和适用场景，并指出KMP的核心在于复用已匹配前缀。建议根据实际需求选择方案：简单场景用暴力匹配，性能敏感场景用KMP算法。两种解法都需要注意边界条件处理。
这个题，暴力解法就是遍历所有的组合可能，然后分别求最小的difference，太久不做算法提了，其他什么都想不出来。06年看看之前写的解题文章，居然一共有10w+浏览量了， 2026年了，跳槽还得刷题，不只是该作何感想，多想无益，这次用Python，AI时代，换主力语言。我的代码如上，对Python还不是特别熟悉，不够简练，另外range，以及start end index的设置也费了点脑子，用一
对于无数毕业生而言，毕业论文堪称学术生涯的“终极关卡”——选题像在迷雾中找方向，框架搭建像拼复杂的乐高，内容打磨像雕琢玉石，格式调整像解九连环……传统写作模式中，每个环节都可能耗尽耐心与灵感。但如今，一款名为的科研工具正以“学术导航仪”的姿态，将论文写作从“体力劳动”升级为“脑力协作”。今天，我们就用通俗易懂的方式，拆解书匠策AI如何用六大核心功能，让毕业论文从“地狱级挑战”变为“通关游戏”。访问
这道题其实挺有意思的，它模拟了一个经典的场景：用杂志上的字母拼出勒索信。题目要求我们判断 ransomNote 能不能由 magazine 里面的字符构成，而且 magazine 中的每个字符只能用一次。听起来像是一个字符串匹配问题，但实际上是一个字符计数问题。我们需要统计 magazine 中每个字符的出现次数，然后检查 ransomNote 中的每个字符是否都有足够的数量。今天我们就用 Swi
对于许多科研新手来说，撰写开题报告就像一场“闯关游戏”——选题撞车、文献混乱、逻辑断裂、格式错乱……这些问题像一道道关卡，让人在学术起点就寸步难行。但如今，一款名为的智能工具正在打破这些困境，用“AI+学术”的组合拳，让开题报告的撰写从“耗时耗力”变为“轻松高效”。今天，我们就用通俗易懂的方式，揭秘这款工具如何成为你的“科研外挂”。访问书匠策AI官网。
这道题其实挺有意思的，它要求我们从链表中随机选择一个节点，并返回该节点的值。每个节点被选中的概率要相等。听起来简单，但实际做起来还是需要一些技巧的。如果链表长度已知，我们可以先遍历一遍得到长度，然后随机选择一个索引。但如果链表长度未知，或者链表非常大，就需要用到水塘抽样算法了。这道题的核心在于如何在不知道链表长度的情况下，保证每个节点被选中的概率相等。今天我们就用 Swift 来搞定这道题，顺便聊
摘要：边缘AI视频分析系统通过本地化处理解决了云端方案的高延迟、带宽占用和隐私问题。系统采用轻量化AI模型、多路视频并行处理及动态负载均衡技术，在智慧交通、安防监控、无人零售等场景实现毫秒级响应。核心优势包括降低60%延迟、提升3倍处理能力，同时通过数据本地化保障隐私安全。未来将结合多模态AI和自适应优化技术，进一步提升实时性与跨节点协作能力。
本文分享了力扣（LeetCode）三道经典动态规划题目的详细解析： 不同路径问题：通过构建dp表，分析状态转移方程，解决机器人网格移动路径计数问题； 下降路径最小和：讨论方形矩阵中寻找最小下降路径和的动态规划解法； 地下城游戏：重点分析骑士救公主所需最低初始健康点数的逆向动态规划思路。 每道题目都包含完整的解题步骤（状态表示、转移方程、初始化、代码实现）和关键注意事项，帮助读者掌握动态规划的核心思
l目录收起写在前面的话以下是用豆包写的感想题解题目解法2. 越界处理差异3. 步长支持差异4. 空值 / 空范围处理核心思路（简化版理解）代码实现改造后代码结语AI现在写代码太强了，只写代码如同49年入国军，自己想半天不对，ai秒过。。。。。。AI现在写代码非常强，要想不被淘汰，要深刻理解业务逻辑转载个人文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/199705814435078
这道题其实挺有意思的，它要求我们设计一个数据结构，能够支持 O(1) 时间复杂度的插入、删除和随机获取操作。听起来简单，但实际做起来还是需要一些技巧的。如果只用数组，删除操作是 O(n)；如果只用 Set，随机获取操作是 O(n)。我们需要巧妙地结合数组和字典，才能让所有操作都达到 O(1) 的时间复杂度。这道题的核心在于如何高效地管理元素的存储和索引，既要能快速插入和删除，又要能快速随机获取。今
到这里，我们就能明白了如果是旧版本，Fragment初始化的时候，默认会执行到onResume()，而AndroidX只会执行到onStart()，所以我们迁移到AndroidX之后，不需要全都依靠setUserVisibleHint()来判断当前页面是否显示，我们可以根据onResume()来判断。但是，我们看到了BEHAVIOR_SET_USER_VISIBLE_HINT也被标识了@Depre
例如，若总带宽为100Mbps，语音通话需10Mbps，视频会议需20Mbps，分配后剩余70Mbps，再根据文件下载、网页浏览等应用的需求比例进行二次分配。但同时，我们也应认识到其局限性，在实际应用中灵活结合其他算法和方法，以应对复杂多变的资源分配需求，实现资源的最优配置和利用。公司拥有一定数量的员工，需要在各个项目间合理分配人力，以确保在项目周期内，每个项目都能获得足够的人员支持，并且尽可能提
项目NCELoss本质分类任务（正 vs 负）Softmax 近似是否校正偏差❌ 否（拟合二分类目标）✅ 是（log 采样概率校正）推理一致性❌ 不一致✅ 一致（训练/推理）采样分布要求灵活需明确估计qyq(y)qyNCELoss 多用于 word2vec、representation learning 等 embedding 学习场景Sampled Softmax 多用于大规模分类任务、推荐系统
本文介绍了一个基于Genspark平台的自定义智能体工具，专为算法竞赛设计，用于解决测试数据不完全显示的问题。该工具能够自动反推截断数据的规律，识别序列、循环等模式，生成符合要求的完整测试数据，支持随机数据生成和本地调试。核心功能包括数据反推、规律发现、灵活数据生成等，适用于Codeforces、AtCoder等平台。文章提供了中英文版智能体链接，并通过实际示例展示了如何快速获取第204组测试数据
你将会获得一系列视频片段，这些片段来自于一项持续时长为 time 秒的体育赛事。这些片段可能有所重叠，也可能长度不一。使用数组 clips 描述所有的视频片段，其中 clips[i] = [starti, endi] 表示：某个视频片段开始于 starti 并于 endi 结束。甚至可以对这些片段自由地再剪辑：例如，片段 [0, 7] 可以剪切成 [0, 1] + [1, 3] + [3, 7]
观察上图我们可以发现，同级的Fragment_1、Fragment_2、Fragment_3都调用了系列方法，也就是说，如果我们没有对Fragment进行懒加载处理，那么我们就会无缘无故的加载一些并不可见的Fragment,也就会造成用户流量的无故消耗（我们会在Fragment相关生命周期函数中，请求网络或其他数据操作）。这里是指，实际不可见但是相关可见生命周期函数(如onResume方法）被调用
顺时针方向：从左往右(结束后调整上边界top + 1)，从上往下（结束后调整右边界right - 1）,从右往左（结束后调整下边界bottom - 1）,从下往上（结束后调整左边界left + 1）（2）按照顺时针方向依次遍历，当top > bottom,left > right时就停止。，返回矩阵中的所有元素。模拟螺旋轨迹，动态调整边界。（1）定义矩阵的上下左右。
0 跳过当前目录，但多加一个 strlen(token) > 0 是为了防御代码健壮性。核心需求是处理 "."(当前目录)、".."(父目录)、多斜杠、普通名字等场景。用 strtok(str, "/") 分割时，不会把连续分隔符分出来的空串当做 token 返回，也不会出现空字符串情况。如果面试官特别强调“不能用标准库，要自写分割”，你可以手写分割逻辑，建议先和面试官说清楚再做选择。- 能自动跳
之前报了HQ的培训班，但是感觉跟着（前期C、数据结构、UNIX编程），后面学学学，C++、QT、OpenCV（学到QT，感觉真是一点都看不进去，兴趣度非常低）；最近还在通过py来实现log提取到excel，业余时间还想学学摄影、化妆，周末还想走走、烹饪，感觉太分散了。（后面还想运动舞蹈、学英语）虽然我也很想学，但又觉得是不是“精力”太分散了呀！我的主线任务和核心到底是什么？
【收藏级】动态规划经典题：求连续子数组最大和 📌 核心解法： 1️⃣ Kadane算法（线性DP）：O(n)时间+O(1)空间 状态转移：f(i)=max(nums[i], f(i-1)+nums[i]) 关键点：负数时重置累加，维护全局最大值 示例代码仅需5行，支持返回区间和子数组 2️⃣ 分治法（进阶）：O(nlogn)时间 四元组合并：iSum/lSum/rSum/mSum 模板化设计，可
先说结论，单独从算法面试角度来说，200 道热门题基本上就可以，如果数量达到 400 题就非常稳。那问题来了，需要刷哪些热门题？怎么刷？如何最快速度的刷？关于有哪些热门题，大家可以借助 CodeTop 这个网站进行参考，网站通过人工手动处理的方式，整理了近期会考察的热门题。再来聊聊如何刷题。目前市面上有不少 LeetCode 的题解，并且 LeetCode 官方也提供了不少优秀的文章。如果你自学能
这段代码同样旨在解决 “零钱兑换” 问题，但它采用的是一种 自底向上（Bottom-Up）的动态规划 方法，也称为 迭代法 或 制表法 (Tabulation)。这种方法通过构建一个DP表，从最小的子问题开始，逐步计算出最终的解，避免了递归的开销。该实现方式是解决完全背包问题的标准二维DP模型。问题模型：完全背包状态定义与索引映射DP表的计算返回结果时空复杂度时间复杂度：O(N * Amount)
# 要求 1. 针对每个算法问题，提供2-4种解法，按从基础到优化排序。复杂度分析 | 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 特点 |方法一：[方法名称] ```python # 代码实现。面试技巧 [如何向面试官解释思路：要用口语化表达]方法二：[方法名称] python # 代码实现。算法详解 [选取最推荐的方法执行过程示例]关键点总结 [面试推荐的方法和关键点总结]5. 使用表格对比不同
LeetCode 391 完美矩形解法摘要 判断若干小矩形能否精确覆盖大矩形需满足： 面积守恒：小矩形总面积等于大矩形面积（避免间隙）； 顶点规则：除大矩形的4个角点外，其他顶点必须出现偶数次（避免重叠）。 算法步骤： 计算边界与面积：确定大矩形范围（left/bottom/right/top），若小矩形面积总和不匹配则失败； 统计顶点：哈希表记录所有顶点出现次数，大矩形角点必须出现1次，其余顶点
这道题其实挺有意思的，它让我们设计一个电话目录管理系统。听起来像是实际业务场景中的问题，但实际上是一道经典的数据结构设计题。我们需要实现三个操作：分配号码、检查号码是否可用、释放号码。这三个操作都需要高效地执行，所以选择合适的数据结构很重要。这道题的核心在于如何高效地管理可用号码的集合，既要能快速分配，又要能快速检查状态，还要能快速释放。今天我们就用 Swift 来搞定这道题，顺便聊聊这种设计模式
在遍历时，同步处理一个prefix的值，通过在x出的prefix和减去k等于之前出现过的prefix的频率，每存在一个这样的历史prefix，就可以满足那个历史prefix到x之间的间隔的和等于k。是按数组遍历顺序，这个数字之后的第一个比它更大的数，这意味着你应该循环地搜索它的下一个更大的数。2，每个外循环中，需要将背包容量再逐步减小，解决当前物体个数时，背包容量从大到小的各个子问题。不要求字典中
常用的CoT（Chain-of-Thought，思维链）方法通过引导大语言模型生成中间推理步骤，显著提升了复杂任务的解决能力。
Chrome DevTools Protocol 允许通过 WebSocket 连接控制浏览器行为，Python 生态中的 Pyppeteer 或 Playwright 是常见封装库。现代浏览器已成为日常工作和娱乐的核心工具，但重复性手动操作往往消耗大量时间。Browser-Use WebUI 技术通过编程接口实现浏览器自动化，显著提升效率。内存泄漏需定期关闭未使用的页面实例，异常处理需包裹关键操
LeetCode MCP Server 是一个基于 模型上下文协议 (MCP) 的服务，提供与 LeetCode API 的无缝集成，实现与 LeetCode 编程题目、竞赛、题解和用户数据的高级自动化和智能交互。
Python编程学习，学习内容包含：语法、正则、文件、 网络、多线程等常用库，推荐《Python核心编程》，不要看完；在实际的渗透测试过程中，面对复杂多变的网络环境，当常用工具不能满足实际需求的时候，往往需要对现有工具进行扩展，或者编写符合我们要求的工具、自动化脚本，这个时候就需要具备一定的编程能力。恭喜你，如果学到这里，你基本可以从事一份网络安全相关的工作，比如渗透测试、Web 渗透、安全服务、
LeetCode 378「有序矩阵中第 K 小的元素」是一道非常容易被写“重”的题。很多人第一反应是：既然矩阵是有序的，那我全部摊平成数组，再排序不就好了？没错，能过，但空间复杂度直接炸到 O(n²)，而题目明确告诉你：你必须用更省内存的方式。这道题真正考的不是排序，而是你有没有意识到：“答案本身也是有序的，可以用二分去猜。”这篇文章会重点讲清楚：
Python，读作['paɪθɑn]，翻译成汉语是蟒蛇的意思，并且Python的logo也是两条缠绕在一起的蟒蛇的样子，然而Python语言和蟒蛇实际上并没有一毛钱关系。Python的口号是：“人生苦短，我用Python！这条口号已经被Python业界广泛使用，快成了广告词一类的存在了。Python语言是由荷兰程序员Guido van Rossum，江湖人称“龟叔”，独立开发完成初版的。“龟叔”曾
本题是将两个有序的链表合并在一起,需要创造一个新的链表dummy,为了保证最终返回结果是新链表的开头，即令p=dummy,让p进行插入等一系列操作,同样令p1=l1,p2=l2，while循环每次比较p1和p2的大小，把比较小的节点接到结果的链表上，为了方便用到了虚拟头结点的技巧，即就是dummy节点，目的是为了简化边界情况,降低代码复杂度。
在星球争霸篮球赛对抗赛中，强大的宇宙战队，希望每个人都能拿到MVP。MVP 的条件是，单场最高分得分获得者，可以并列，所以宇宙战队决定在比赛中，尽可能让更多的队员上场，日让所有有得分的队员得分都相同。然而比赛过程中的每一分钟的得分都只能由某一个人包揽。
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