重新排列数组，使得数组左边为奇数，右边为偶数给定一个存放整数的数组，如何重新排列数组，使得数组左边为奇数，右边为偶数。要求：空间复杂度为O(1)，时间复杂度为O(N)可以用两个指针分别指向数组的头和尾，头指针正向遍历数组，找到第一个偶数，尾指针逆向遍历数组，找到第一个奇数，交换两个指针指向的数字，然后两指针沿着相应的方向继续向前移动。重复上述步骤，知道头指针大于尾指针为止void swap(int

如何删除单链表中的重复结点方法一：递归对于一个结点head，首先把链表head->next作为头结点的链表中的重复项删除，然后遍历head->next为头结点的链表中的元素，判断遍历到的元素是否与head结点元素相等，如果相等，则删除。对于head->next为头结点的链表而言，可以使用同样的思路来删除以head->next->next为头结点的链表中的重复元素。因此

主要参考论文：《RippleNet: Propagating User Preferences on the Knowledge Graph for Recommender Systems》副信息众所周知，基于协同过滤的推荐算法存在数据稀疏（the sparsity of user-item interactions）和冷启动问题（the cold start problem）。为了缓解这些问题，

参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.4_softmax-regressionhttps://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.5_fashion-mnisthttps://tangshusen.me/Dive-

使用递归算法求二叉树的深度计算二叉树的深度，一般都是用后序遍历，采用递归算法，先计算出左子树的深度，再计算出右子树的深度，最后取较大者加1即为二叉树的深度struct TreeNode{int data;TreeNode* left=nullptr;TreeNode* right=nullptr;};int TreeDepth(TreeNode* root){if (!root){return 0

参考链接https://docs.dgl.ai/en/latest/guide/training-graph.html#guide-training-graph-classificationhttps://docs.dgl.ai/en/latest/generated/dgl.readout_nodes.html#dgl.readout_nodeshttps://docs.dgl.ai/en/la

参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter04_DL_computation/4.4_custom-layer不含模型参数的自定义层与使用Module类构造模型类似。下面的CenteredLayer类通过继承Module类自定义了一个将输入减掉均值后输出的层，并将层的计算定义在了forward函数里。这个层里不含模型参数。cla

参考链接https://docs.dgl.ai/en/latest/guide/training-edge.html#guide-training-edge-classification回归问题与分类问题只是损失函数上的不同，模型和流程都是一样的。而获得边的预测值或者类别，可以通过融合端点的表示和边自身的表示来获得（在本节中没用上边的特征）。同构图上的边回归任务处理数据使用“跟着官方文档学DGL框

参考链接https://docs.dgl.ai/guide/training-node.html#guide-training-node-classificationhttps://docs.dgl.ai/guide/training.html同构图上的节点分类处理数据节点分类任务是针对单图的，你可以使用DGL内置的数据集或继承DGLDataset构建的数据集，如“Citeseer”：import

参考链接https://docs.dgl.ai/en/latest/guide/training-link.html#guide-training-link-prediction概述什么是链接预测链接预测就是预测图中给定节点间是否存在边，常用于推荐系统。形式化地，给定节点uuu和vvv，链接预测的任务就是得到它们间存在链接的概率yu,v=ϕ(u,v)y_{u,v}=\phi \left ( u,v