登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
有了 Background Agent 远程编码代理，相当于 Cursor 给你提供了云服务器，在别人的电脑上帮助你完成发给 AI 的任务。而如果我手头没有电脑，我特么为什么要写代码啊？几天前，Cursor 官方宣布推出了网页版 AI 代理，手机上也能用，可以让 AI 帮忙回答问题、编写代码。点击任务，可以查看到完整的运行过程，跟客户端 Cursor 页面神似，还可以一键在客户端 Cursor 中
在字符串的日常处理场景里，判断一个字符串是不是另一个字符串的子序列是非常常见的需求。比如在搜索推荐里，我们输入一个简写，系统要判断这个简写是不是某个候选词的子序列，从而决定是否推荐。LeetCode 392 就是这样一道题：给定两个字符串 s 和 t，判断 s 是否为 t 的子序列。本文会从题目分析、解题思路、Swift 实现代码到示例测试，带大家完整拆解这道题，并结合进阶问题聊聊在大规模数据场景
$("#FstRmd").change(function () {var FstRmd = ($(this).val());if (FstRmd == 1) {$('#FstRmdOrd').attr("disabled", false);} else {$('#FstRmdOrd').attr("disabled", true);$('#FstRmdOrd').val("0");}});
if(country != null){if(country != 6L){wrapper.eq("country", String.valueOf(country));}else{wrapper.isNull("country");}}
jquery真的过时了吗 重点 (Top highlight)In my first story ‘User Experience is …’ I promised that … 在我的第一个故事“ 用户体验是…… ”中，我保证……over the course of a few stories, I’ll try and cover a few of the sciences we draw..
在做矩形覆盖的题目时，很多人第一反应就是「遍历 + 合并区间」，但 LeetCode 的 完美矩形 题目可没那么简单。它不仅要求所有小矩形刚好拼出一个大矩形，而且不能有重叠、不能有缝隙，就像拼图一样必须严丝合缝。本文会带你逐步拆解问题，分析为什么简单的遍历不够用，并给出一个基于 面积校验 + 顶点校验 的高效解法。
在算法题中，经常会遇到一些“模拟类”的题目：一开始我们会忍不住想直接照步骤一步步操作，但很快就会发现这种方式效率低得吓人。这道 LeetCode 390 消除游戏就是典型的例子。表面上是数组模拟，但实际上考的是 数学规律。本文会先介绍题目，然后分析解法，最后带上完整的 Swift Demo 和测试。
目前现存公开的中文电子病历标注数据十分稀缺，为了推动CNER系统在中文临床文本上的表现，中国知识图谱与语义计算大会(China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing, CCKS)在近几年都组织了面向中文电子病历的命名实体识别评测任务，下面我们主要关注CCKS CNER数据集上的结果。2.中文电子病历的命名实体识别研究进展. 杨飞洪
Plotly是数据可视化领域备受推崇的库,它提供了创建丰富、交互式且高质量的图表的能力.支持多种图表类型,如线图、散点图、柱状图、饼图、热力图等
步骤一、确定状态:1、确定原问题中变化的变量个数 2、考虑最后一步右下角坐标设为(m-1,n-1) 那么前一步一定是在(m-2,n-1)或者(m-1,n-2)步骤二、推断状态方程:f[i][j] =从(0,0)走到(i,j)的路径最小数字总和步骤二、推断状态方程:f[i][j] =从(0,0)走到(i,j)的路径最小数字总和 A[i][j] 格子(i,j)的数字f[i][j] = min{f[i-
多元线性回归分析回归分析是数据分析中最基础也是最重要的分析工具，绝大多数的数据分析问题，都可以使用回归的思想来解决。回归分析的任务就是，通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的。常见的回归分析有五类：线性回归、0‐1回归、定序回归、计数回归和生存回归，其划分的依据是因变量Y的类型。本讲主要学习线性回归。多元线性回归分析相关性通过回归分析，研究相关关
package test.java.first;import org.junit.Test;/**请你实现一个类SubrectangleQueries，它的构造函数的参数是一个 rows x cols的矩形（这里用整数矩阵表示），并支持以下两种操作：1.updateSubrectangle(int row1, int col1, int row2, int col2, int newValue)用
在日常开发中，经常会遇到“数据校验”或者“缺失元素查找”的场景，比如比对两个列表，确认是否有新增/丢失的条目。LeetCode 389 的问题就很像这个场景：我们有两个字符串，其中一个是另一个的乱序版本，只不过多了一个字母。我们需要快速找到那个被“偷偷加进去”的字母。
在日常开发中，处理文件路径的逻辑非常常见，尤其是涉及目录层级结构的时候。比如在 IDE 里显示文件目录树、在服务器端解析配置路径，或者在日志系统里定位文件存放位置，都需要类似的层级计算逻辑。这道 LeetCode 388 文件的最长绝对路径 就是个非常典型的模拟文件系统的题目：我们需要根据给定的字符串描述的文件系统结构，找出路径最长的那个文件，并返回它的路径长度。
回归分析假设The Linear Regression is the simplest non-trivial relationship. The biggest mistake one can make is to perform a regression analysis that violates one of its assumptions! So, it is important to
文章目录基于自编码器和集成学习的半监督异常检测算法论文摘要论文解决的问题1.算法原理2.算法设计算法的创新点参考资料基于自编码器和集成学习的半监督异常检测算法论文摘要异常检测用来预处理数据，挖掘异类数据信息，是数据挖掘的一种重要方法。近年来由于维度灾难问题，高维异常数据检测显得十分困难，针对上述问题提出一种基于自编码器和集成学习的半监督异常检测算法。首先利用自编码器降维，在编解码过程中异常数据的异
精通一个领域的三步走方式切碎知识点切碎知识点庖丁解牛的故事将算法数据结构分解成一块一块相对简单化、脉络化的知识脑图，脉络相连。引用Elon Musk的话：（引自reddit）：任何一个知识体系都是一棵树，如果要掌握某个领域的关键知识，就需要将知识变成一颗树状结构.有最基本的根，然后分出主干、分出枝叶。最后每个知识点和你所熟悉的知识挂靠在一起，成为树状结构。人脑不适合记忆、理解孤立的知识，脑图有助于
文章目录基于长短期记忆网络和滑动窗口的流数据异常检测方法论文摘要论文解决的问题论文创新点1.（SDLS）模型架构2.方法设计参考资料基于长短期记忆网络和滑动窗口的流数据异常检测方法论文摘要针对目前流数据存在数量巨大、生成迅速和概念漂移的特点，提出了一种基于长短期记忆（LSTM）网络和滑动窗口的流数据异常检测方法。首先采用LSTM网络进行数据预测，之后计算预测值与实际值的差值。对于每个数据，选择合适
直接使用canvas生成代码是不行的，生成的图片是透明的。需要使用pixijs本身提供的canvas方法去生成。核心代码const app = new PIXI.Application(config);const stage = app.stage;const renderer = app.renderer;return renderer.plugins.extract.canvas(stage)
Numpy中的arg运算索引排序和使用索引索引寻找正态分布矩阵中的最小值位置索引寻找正态分布矩阵中的最大值位置索引排序和使用索引打乱x向量中的元素调用np.sort() 和x.sort()是不一样的两个结果二维矩阵按列进行排序二维矩阵按行进行排序返回从小到大排序好的索引值np.partition(x, index) 传入数组和标定点，标定点左侧的值都比标定点处数值小；右边都比标定点处数值大（非有序
本文介绍了二叉搜索树的两个经典问题及解法。第一部分讲解如何验证二叉树是否为二叉搜索树，通过维护节点值区间(low,high)，递归检查每个节点是否满足严格区间约束，使用long类型避免边界值问题，时间复杂度O(n)。第二部分解决查找第k小元素问题，利用中序遍历特性，通过计数器remain在遍历过程中提前终止，时间复杂度O(h+k)。两问题均采用递归解法，并分析了可能出现的边界情况和优化空间。
首先定义全部变量save用来保存遍及结果const save: any[] = [];定义递归方法recursionrecursion = (param: any) => {_.map(param, item => {if ((item.children).length > 0) {this.recursion(item.children);}save.push(item.nam
第一天主要学习了数组和链表的基本操作，链表的操作与C++相比方便很多
一个整数区间[a, b](a < b) 代表着从a到b的所有连续整数，包括a和b。给你一组整数区间intervals，请找到一个最小的集合 S，使得 S 里的元素与区间intervals中的每一个整数区间都至少有2个元素相交。输出这个最小集合S的大小。......
这道题目需要我们返回第k大元素，那么我们是不是可以构建一个最小堆，让最小堆的大小最大为k，那么最小堆的队头就是第k大的元素（从尾往头数第k个）。那么我们每次调用add，就push一个数到q中，最小堆q会进行排序，如果q大小超过k，那么就弹出队头元素使得q的大小为k，然后再返回。KthLargest(int k, int[] nums) 使用整数 k 和整数流 nums 初始化对象。输出：[null
数据结构之二叉树的练习题
文章目录1. 归并排序的思想2. 归并排序的算法步骤3. 归并排序的演示图解4. 归并排序的代码5. 归并排序的复杂度分析6. 归并排序的稳定性分析1. 归并排序的思想 归并排序，采用的是典型的分治思想：将原问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题，递归的求解这些子问题，然后再合并这些子问题的解来建立原问题的解。 注意：代码里在两个队尾放置了一个哨兵INT_MAX，来避免判断是否有一个队列
优先级队列（堆）&堆的模拟实现&向下调整算法&向上调整算法&堆排序&PriorityQueue集合&TOP-K问题
蚂蚁面试比较重视基础，所以Java那些基本功一定要扎实。蚂蚁的工作环境还是挺赞的，因为我面的是稳定性保障部门，还有许多单独的小组，什么三年1班，很有青春的感觉。面试官基本水平都比较高，基本都P7以上，除了基础还问了不少架构设计方面的问题，收获还是挺大的。经历这次面试我还通过一些渠道发现了需要大厂真实面试主要有：蚂蚁金服、拼多多、阿里云、百度、唯品会、携程、丰巢科技、乐信、软通动力、OPPO、银盛支
排序算法在编程中有着举足轻重的地位。排序能够让人们很直观的看到数据的意义。在Java编程中，有很多排序算法，例如插入排序、冒泡排序、归并排序、快速排序等。此次让我主要讲解冒泡排序算法。目录1.冒泡排序算法的定义。2.冒泡排序算法的过程3.冒泡排序算法的实现1.冒泡排序算法的定义。 冒泡排序算法多次遍历需要多次遍历数组，在每次遍历中。比较连续相邻的元素。如果某一一对元素是降序（前面的大于后面的
高级数据结构1. 树状数组1.1 PUIQ模型1.2 降维1.1 Reference1. 树状数组名曰树状数组，那么究竟它是树还是数组呢？数组在物理空间上是连续的，而树是通过父子关系关联起来的，而树状数组正是这两种关系的结合，首先在存储空间上它是以数组的形式存储的，即下标连续；其次，对于两个数组下标 x,y(x<y)x,y(x < y)x,y(x<y)，如果x+2k=yx +..
文章目录1. List简介2. LinkedList基础操作3. ArrayList基础操作1. List简介List是Java中的一种数据结构。Collection的接口如下图所示。其中List的接口有ArrayList和LinkedList，分别表示顺序表和链表。2. LinkedList链表（Linked list）是一种常见的基础数据结构，是一种线性表，但是并不会按线性的顺序存储数据，而是
AVL树就是平衡的二叉搜索树，本节的选题都是跟二叉搜索树相关的，只要把二叉搜索树理解透彻了，那么学习AVL树就会轻松许多了。二叉搜索树比较复杂的点在于删除，根据出度的不同对应不同的删除策略。AVL树就是在二叉搜索树上增加了平衡的机制，具体对应左旋和右旋LLLLLL型、LRLRLR型、RRRRRR型 和RLRLRL型，针对不同类型的失衡有不同类型的旋转策略。LeetCode面试题 04.09. 二叉
数据结构 leetcode 贪心算法
本文详解队列和栈的相互实现
而参与CCRC-DSA培训的学员，则能够掌握数据安全管理的基础知识，熟练开展数据安全风险评估，并具备监测、分析及解决数据安全保护相关技术问题的能力。认证简介 CCRC-DSO数据安全官培训项目，依据《数据安全法》设立，主要面向数据开发技术人员与数据安全领域的中高级管理人员及专业技术人员，旨在培养能在战略规划、管理运营等方面具备全面视角的数据安全管理人才。虽然这两个认证各有侧重点，但它们都旨在认证数
十大排序算法之1：选择排序，时间复杂度o(n^2),不稳定，这是最差劲的排序算法，系统中不会用的。做个了解即可。
方法一：每两个链表递归合并，合并(lists.length-1)次链表数据结构#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<malloc.h>struct ListNode{int val;struct ListNode *next;};头插法(不带头结点)struct ListNode* create(int a[],
分析过程：设置两个指针分别指向两个表（A,B）当前要比较的结点；不妨设：p为A的工作指针，q为B的工作指针初始时，两个指针都指向各自的首结点。开始比较：p和q比（A_1和B_1比）,假设A_1小，则p后移一位指向A_2;再让A_2和B_1比，此时B_1小，q后移指向B_2；此时A_2和B_2比，此时A_2小，p后移指向A_3；此时A_3和B_2比，此时B_2小，q后移指向B_3;……发现，q和p两
判断两棵二叉树是否相同的方法判断两棵二叉树是否相同这个问题的本质是需要我们思考如何唯一确定一棵二叉树，而唯一确定一棵二叉树的方法主要有以下几种：二叉树的先序遍历+二叉树的中序遍历二叉树的后序遍历+二叉树的中序遍历扩展二叉树的先序遍历扩展二叉树的后序遍历当我们知道每一棵树的先序遍历和中序遍历时，可以通过两者的先序遍历和两者的中序遍历的比较来判断两棵树是否相同，同理，当我们知道每一颗树的后序遍历和中序
构造完字典树后，我们从树的根节点开始递归，用longest来记录最长的单词，我们在递归中只有子节点不是空指针，并且子节点的isEnd是true的时候，才会将递归子节点。也就是说，node和wd是在检验没问题后才传入递归函数，而longest需要与当前的单词wd进行比较，如果wd长度更长，则更新longest，如果wd长度等于longest并且字典序更小，也更新longest。输入：words =
一周刷爆LeetCode，算法大神（左程云）耗时112天打造出算法与数据结构基础到高级全家桶教程+大厂面试真题详解
当发现有两个余数相同的key的时候，对他们value作差，如果大于等于二，说明该子段长度大于等于二，这时候就找到了一个好的子数组，返回true，如果到最后都没有找到这样一个好的子数组，返回false。，其中 m 是数组 nums 的长度。解释：[23, 2, 6, 4, 7] 是大小为 5 的子数组，并且和为 42。输入：nums = [23,2,6,4,7], k = 13。输入：nums =
由于满足交换律，可让偶数次的数先异或，得0，奇数次的数异或后得本身，0与任何数异或得这个数。假设eor第八位是1，不妨设a的第八位为1，则b的第八位为0，偶数次的others里也有第八位为0或1的，分别划入指定位置。创建变量eor’=0，然后让eor’与第八位是1的所有数异或，偶数次异或为0，则eor’=a。由于满足交换律，可让偶数次的数先异或，得0，奇数次的数异或后得本身，0与任何数异或得这个数
反转链表（指针翻转法+头插法） 链表的中间节点（统计节点减半法+快慢指针法）合并两个有序链表（tail拼接法+哨兵位法）环形链表：快慢指针法求环形链表 slow一次走1步，fast一次走2步。从fast和slow相遇节点meet开始，和从开头head位置开始，二者到入环的长度相等，即它们会在入环处相遇
表现良好的时间段”有两种情况，一种是当前的sum能在哈希表中匹配到sum - 1时（如果是匹配sum的话，这个子段是「劳累的天数」等于「不劳累的天数」。这一题前缀+哈希并不是空间最优，最优空间是使用贪心+栈的做法，虽然空间复杂度都是O(n)，但是实际的空间使用可能高于 O(n)，因为当哈希表需要扩展时，会预留更多的空间以减少哈希冲突。所谓「表现良好的时间段」，意味在这段时间内，「劳累的天数」是严格
基础知识什么是算法？如何评判一个算法的好坏？大O表示法（Big O）对数阶的细节常见的复杂度多个数据规模的情况LeetCode刷题指南斐波那契数列复杂度分析斐波那契数列-递归斐波那契数列-循环fib函数的时间复杂度分析斐波那契的线性代数解法-特征方程算法的优化方向什么是算法？算法是用于解决特定问题的一系列的执行步骤。以下算法是为了解决两数相加的问题。// 计算a和b的和public st...
实现一个算法，确定一个字符串 s 的所有字符是否全都不同
题目描述：给定单链表的头节点 head ，请反转链表，并返回反转后的链表的头节点。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：链表中节点的数目范围是 [0, 5000]-5000 <= Node.val <= 5000题解：解题思路1：遍历两遍链
leetcode
——leetcode
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
北京朝阳AI社区
上海城市开发者社区
魔乐社区
2048 AI社区
