解题思路：办法比较笨，但是好处在于可以不放过这个一个死角其实这段代码把所有的峰值都给找出来了，如果用一个for循环，碰到就return可能会省下一些时间一定要把边界条件考虑清楚说到底还是采用分执法，也算是递归的典型应用了，要是题目要求是找出所有峰值，那么这个解法就爽歪歪了# 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可### @param nums int整型一维数组#
划分数据
开源算法六轴机械臂Reader, I have a confession. I’m really into bad 1980's cartoons. You know, the ones that are little more than animated toy commercials? I’ve learnt so many life lessons from those hours in f
指向当前已处理好的非重复链表的最后一个节点。删除所有重复的元素，使每个元素只出现一次。的，重复元素一定是相邻的。与后续可能存在的重复节点的连接（：O(1)，仅使用常数额外空间。：O(n)，只需遍历一次链表。给定一个已排序的链表的头。：遍历链表，寻找下一个与。都每次向前移动一步。：无需处理，直接返回。
始终指向去重部分的最后一个位置，而数组长度需要从1开始计数（类似长度 = 最后一个索引 + 1）。的，重复元素一定相邻。个元素包含唯一元素，并按照它们最初在。不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。：O(1)，原地修改，未使用额外空间。，返回删除后数组的新长度。：指向当前已去重部分的最后一个位置。删除重复出现的元素，使每个元素。：O(n)，只需遍历一次数组。函数
动态规划(DP）是一种解决复杂问题的算法思想，将问题分解成更小的子问题，并通过这些子问题来解决问题。
Q-learningQ-learning也是采用Q表格的方式存储Q值（状态动作价值），决策部分与Sarsa是一样的，采用ε-greedy方式增加探索。Q-learning跟Sarsa不一样的地方是更新Q表格的方式。Sarsa是on-policy的更新方式，先做出动作再更新。Q-learning是off-policy的更新方式，更新learn()时无需获取下一步实际做出的动作next_action，
蓝桥杯前算法集训，动态规划篇，斐波那契数列模型
本文以 MNIST 图片数据集的数字识别为例，介绍 PyTorch 框架训练 CNN 模型的基本过程、 PyTorch 模型转换为 ONNX 模型的方法，以及ONNX 模型的运行。
原题链接: http://oj.leetcode.com/problems/edit-distance/ 这道题求一个字符串编辑成为另一个字符串的最少操作数，操作包括添加，删除或者替换一个字符。这道题难度是比较大的，用常规思路出来的方法一般都是brute force，而且还不一定正确。这其实是一道二维动态规划的题目，模型上确实不容易看出来，下面我们来说说递推式。我们维护的变量res[i][
原题链接: http://oj.leetcode.com/problems/unique-paths/ 这道题是比较典型的动态规划的题目。模型简单，但是可以考核动态规划的思想。我们先说说brute force的解法，比较容易想到用递归，到达某一格的路径数量等于它的上面和左边的路径数之和，结束条件是走到行或者列的边缘。因为每条路径都会重新探索，时间复杂度是结果数量的量级，不是多项式的复杂度。
对于之前没有接触过该类型题目的人来说，此题无疑是个难题，本人提交了10次才正确通过，期间遇到了非常多的问题，感觉几乎把OJ的所有错误遍历了一遍，下面详细说说自己做该题的经验。首先承认，我一开始并没有想到什么图模型，或者说是一点思路都没有。然后我就冥思苦想，首先想到了可以先构造一个二维矩阵，判断给定的词之间是否能两两一步到达，这一步可以通过两层循环加字符串的遍历完成，应该不难。获得这
最长单调递增子序列(DP算法)题目：给定一个 nnn 个数组成的数据，设计算法找出其中最长单调递增子序列，要求算法复杂度不超过O(n2)O(n^2)O(n2)。一、问题分析（模型、算法设计和正确性证明等）假设已经求出前n个数据的递增长度子序列的长度了。求n+1的时候，n+1项的数据直接和前n项的数据挨个比较，然后找出前n的递增长度子序列长度最大的加1就行了。求递增子序列就是该过程...
黑马程序员并发编程笔记(一)–进程的概念黑马程序员并发编程笔记(二)–java线程基本操作和理解java并发编程笔记（三）–管程（一）java并发编程笔记（三）–管程（二）java并发编程笔记（三）–管程（三）java并发编程笔记（三）–管程（四）java并发编程笔记（三）–管程（五）java并发编程笔记（四）–JMM内存模型java并发编程笔记（五）–共享模型之无锁java并发编程笔记（六）–共
iris数据集 测试集Let’s explore one of the simplest datasets, The IRIS Dataset which basically is a data about three species of a Flower type in form of its sepal length, sepal width, petal length, and petal
android 存储First introduced in Android 10, scoped storage is designed to protect app and user data and reduce file clutter. Since then, you’ve provided a lot of valuable feedback, which has helped us e
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
磁共振成像过程 技术 (Technology)MRI scanners allow us, health professionals to peer into your body. Cross-sectional images of your brain, breast, knee, shoulder, or other body structure. We can see ligaments .
“只为你着迷”
题目地上有一个m行n列的方格，从坐标 [0,0] 到坐标 [m-1,n-1] 。一个机器人从坐标 [0, 0] 的格子开始移动，它每次可以向左、右、上、下移动一格（不能移动到方格外），也不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。例如，当k为18时，机器人能够进入方格 [35, 37] ，因为3+5+3+7=18。但它不能进入方格 [35, 38]，因为3+5+3+8=19。请问该机器人能够到.
【LeetCode-772】基本计算器 III
我们遍历arrival，也就是到达时间，然后我们在处理到达之前，需要先对离开的人进行处理，我们定义一个指针j，所有离开时间小于到达时间的座位都应该被释放，所以我们要将占据的座位加入到q中供arrival选择。给你一个下标从 0 开始的二维整数数组 times ，其中 times[i] = [arrivali, leavingi] 表示第 i 个朋友到达和离开的时刻，同时给你一个整数 targetF
【题目】657. 机器人能否返回原点在二维平面上，有一个机器人从原点 (0, 0) 开始。给出它的移动顺序，判断这个机器人在完成移动后是否在 (0, 0) 处结束。移动顺序由字符串表示。字符 move[i] 表示其第 i 次移动。机器人的有效动作有 R（右），L（左），U（上）和 D（下）。如果机器人在完成所有动作后返回原点，则返回 true。否则，返回 false。注意：机器人“面朝”的方...
题目描述有一张 m×n 个小方格的地图，一个机器人位于地图的左上角（如图标记为 Start 的地方），它每步只能向右或者向下移动一格，如果走到右下角的终点（如图标记为 Finish 的地方），有多少种不同的方法？例如，一个 3×2 的地图，方法数是 3 种，分别是：右 → 右 → 下右 → 下→右下 → 右 → 右最优解法：动态规划动态规划，先初始化第一行和第一列的所有格子为1，格子内的数表示到当
题目内容：一个机器人只能向下和向右移动，每次只能移动一步，设计一个算法求机器人从（1,1）到（m，n）有多少条路径。输入格式:以空格分开m，n输出格式：路径条数输入样例：4 5输出样例：35loc = input().split()#I表示行数、J表示列数I = int(loc[0])J = int(loc[1])result=[]for i in range(I):r=[]for j in ra
具体思路：模拟+方向记录，自己确实没想到；不能用dfs，否则会重复记录；具体代码：class Solution {public://右 下 左 上int numberOfCleanRooms(vector<vector<int>>& room) {int ans = 0, m = room.size(),n = room[0].size();int dir[4][2
剑指 Offer 13. 机器人的运动范围地上有一个m行n列的方格，从坐标 [0,0] 到坐标 [m-1,n-1] 。一个机器人从坐标 [0, 0] 的格子开始移动，它每次可以向左、右、上、下移动一格（不能移动到方格外），也不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。例如，当k为18时，机器人能够进入方格 [35, 37] ，因为3+5+3+7=18。但它不能进入方格 [35, 38]，因为3+
第四届大学生算法挑战赛的练习赛系列 1的F-J题。尝试用Deepseek写了下，感觉人类在AI面前真的很渺小。
tableau 自定义图表For whatever reason, maps are cool. Even though the earth has mostly been the same since those Pangaea days, we humans make and remake maps constantly. It might be that old maps remind us
gcp iot 使用By: Edward Krueger and Douglas Franklin. 作者： 爱德华·克鲁格 ( Edward Krueger)和道格拉斯·富兰克林 ( Douglas Franklin) 。Building prototypes with the Streamlit framework is simple, at least to get things run..
tableau破解方法Are you struggling to perform EDA with R and Python?? Here is an easy way to do exploratory data analysis using Tableau. 您是否正在努力使用R和Python执行EDA？ 这是使用Tableau进行探索性数据分析的简单方法。Lets Dive in to ..
这题有一个要特别注意的点 箱子也占一格 可能会把人挡住 所以不能一开始就用并查集预处理空白点的联通性 要动态判断两点间的联通性。不是人走的步数 人可以走任意步数 每次推箱子 要走到箱子移动方向的另一头 如果此时没有路能到这个点 就不能推。'S’是玩家初始位置'B’是箱子初始位置 'T’是箱子目标位置。比如有时候人在箱子右边 上下都是墙 人就会被箱子挡住。箱子在同一个点 人在箱子左边 这时候就不会被
Excel——>power BI中的power query——>power BI中的power piviot每次到一个平台里，最好都检查一下数据类型是否有误第一个复制不止复制当前表，还会复制生成这个表的其他表跨表筛选：比如A可以筛选B，B可以筛选C，则A可以筛选C交叉筛选，如果在数据模型中，A筛选C有不止一条路径，则是交叉筛选...
贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，只做出在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。
倾向分消偏主要通过计算个体的倾向分来调整不同组别的样本，使其在统计上更加可比。IPS 和 DR 消偏提供了一种基于加权和双重稳健的方法来进一步减少偏差。消偏塔采用分层处理的方式，从原始数据到最终模型，逐步减少选择偏差，提升模型的稳健性。使用显式特征的在线交互感知提升网络（EFIN）
power bi函数Aggregate functions are one of the main building blocks in Power BI. Being used explicitly in measures, or implicitly defined by Power BI, there is no single Power BI report which doesn’t us
QWQ-32B是一款高效且能力强大的推理模型，其性能接近DeepSeek-R1，同时规模更小、资源效率更高。它在逻辑推理、实时网络搜索和计算效率方面表现出色，非常适合需要高级问题解决和编程的任务。尽管缺乏图像处理能力，但其速度和适应性使其成为优先考虑效率和多功能性而非模型规模的用户的强大选择。
deepseekC++ 中。
除了我买的这款 28 英寸以外，还有 24 英寸和 32 英寸，虽然同样都是「专为开发者设计」，但比例就不是 3:2 哦，比例分别是 16:10 和 16:9，大家购买的时候需要注意。回头看了一眼收拾出来的掘金鼠标垫（好像是几年前的奖品），以及一直吃灰的键鼠，突发奇想是不是买一个显示器，就可以提升一下在家临时办公的体验了呢？另外，如果你和我一样，觉得伸手操作显示器上的物理按钮很麻烦的话，还可以到官
1.函数写好后，首先根据返回值进行return2.vec一旦设立，则可以在小循环后将收获vec的代码写好，以防忘记。
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