展开

关键词

判断一个链表为回文

题目:给定一个链表的头节点head, 请判断该链表为回文。 例如: 1->2->1, 返回true。 1->2->2->1, 返回true。 15->6->15, 返回true。

29300

判断一个链表为回文

【题目】 给定一个链表的头节点head,请判断该链表为回文(链表左右对称)。 例如: 1->2->1,返回true。 1->2->2->1,返回true。 代码: 第二种思路 定义两个指针,一个每次走一步的慢指针,一个每次走两步的快指针.两个指针遍历链表,当快指针走到最后的时候慢指针会刚好走到中间,逆转慢指针走到的点的后面点,然后链表从两边向中间进行比对 ,比对完了再把链表进行恢复 关于链表奇偶判断,指针停止时候,如果慢指针索引偶数则索引加1奇数说明链表个奇数链

5320
  • 广告
    关闭

    人脸识别限时特惠,10万次资源包仅需9.9元!!

    基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    融合有接口自己上传素材图片?

    融合有接口自己上传素材图片?有没有大佬告诉我下下,我没找到啊!!!

    20820

    识别怎么做到的?看懂TOF与光的区别

    识别竞争激烈市场中,光与TOF两种主流解决方案为各大厂商所受用,为何苹果一直钟情于3D光,其背后的秘密什么呢? 3D光技术测量精度高,可以达到1mm(毫米级),拥有功耗相对较低等诸多优点,更适合用于近距离的识别,在智能手机、刷支付等场景拥有巨大潜力,因此备受业界的重视。 3D光让生活更加智能 除了手机解锁,3D光还被广泛用于刷支付、智能安防、空间扫描、机器交互、商用屏显、体感游戏等领域,具有广阔的市场空间。 例如在刷支付领域,国内3D传感企业奥比中光自主研发的3D光摄像头,为支付宝、中国银联提供模组支持,通过3D识别,可以实现快速安全便捷支付,目前刷支付设备已经成功落地全国。 出行能只需靠一张就进行消费体验、办理各项事务,选购服装时只需照镜子就可观看不同衣服的试穿效果,服务机器为客端来美食……这些将不再想象。

    3.9K30

    深度神经网络(DNN)模拟了类大脑皮层

    输出也三个: 电输出 学输出 改变自身状态(LTP长时程增强,LTD长时程抑制) 我们足够了解神经元? 从这个角度,类神经系统要更复杂一些。我个并不认每一种神经元可以用不同初始参数的节点来代替,但目前来说,复杂度还要比深度神经网络要高。 在这里面每一个小的视皮层里面,并不纯由神经元互相连接成的,仍然存在不同的层级。这里去google找了一张图,不用管具体的文章,主要说明的V1的精细和连接关系。 地球上这么多高等的生命都有类似的底层网络,而其中的一种还发展出了这么伟大的文明,神经网络这个,至少已经被我们自己证明一种有效的形式。但智能这个形式的全局最优解?我个持怀疑态度。 神经网络一个有效的,所以大家用这个做出一些很好的果,我一定都不吃惊。但如果谈模拟的话,就尽力要往这个方向靠。这点上,我个并不十分看好这种方式。

    497100

    深度神经网络(DNN)模拟了类大脑皮层

    ,输出也三个,电输出,学输出,改变自身状态(LTP 长时程增强, LTD长时程抑制)。 我们足够了解神经元? 从这个角度,类神经系统要更复杂一些。我个并不认每一种神经元可以用不同初始参数的节点来代替,但目前来说,复杂度还要比深度神经网络要高。 在这里面每一个小的视皮层里面,并不纯由神经元互相连接成的,仍然存在不同的层级。这里去google 找了一张图,不用管具体的文章,主要说明的V1 的精细和连接关系。 地球上这么多高等的生命都有类似的底层网络,而其中的一种还发展出了这么伟大的文明,神经网络这个,至少已经被我们自己证明一种有效的形式。但智能这个形式的全局最优解?我个持怀疑态度。 神经网络一个有效的,所以大家用这个做出一些很好的果,我一定都不吃惊。但如果谈模拟的话,就尽力要往这个方向靠。这点上,我个并不十分看好这种方式。

    21910

    【算法】判断一个链表为回文

    题目 给定一个链表的头节点head,请判断该链表为回 文。 例如: 1->2->1,返回true。 1->2->2->1,返回true。 15->6->15,返回true。 链表如下 public static class Node { public Node next; public int value; public Node(int 然后链表从头开始遍历,每次指针指向下一个节点时,栈弹出,判断两者相等,直至栈空都相等的话,那么就回文链表。 因此,算法步骤如下: 1、我们需要先找到中点节点,然后修改尾节点~中点节点的指向,翻转节点 2、首尾指针开始遍历链表,直至首尾的指针抵达中点,期间判断首尾指针指向的value相等 3、还原链表原来的 (如果要求不能修改链表的话,就需要做这步骤,算可选步骤吧) 算法实现 public static boolean isPalindromeList3(Node head) { Node

    17320

    戴口罩识别,伪命题

    在讨论AI能识别戴口罩的群体之前,我们先来谈谈识别的使用场景。 该专利显示,通过图像重网络可以将戴配件(眼镜、口罩、帽子等)的图像重为未戴配件的图像。 ? ? 数据来自:智慧芽全球数据库 另外,华为还申请了一项“一种识别方法及系统”的技术专利。 总来说,的卢深视基于全局特征及局部特征相合的方法,同时充分利用未遮挡部位的三维几何信息进行三维识别研究,相对于普通的二维识别能够有效应对戴口罩等遮挡场景的识别。 戴口罩识别涉及的算法除了检测、关键点检测和特征提取算法外,还包括口罩(有无)检测或口罩区域检测。 2、需要保障露出多少面部特征? 简单讲讲通过模拟生成戴口罩数据,从而优识别算法模型这种研究方法。 的卢主要关注两个点,一个训练数据规模,通常都数十万到百万级别,在图像质量有保障的前提下,规模越大,通常优效果越好。

    43510

    体指针可以比较 与 operator == is not defined 错误

    = 答案:可以能、也可以不能 如果体的所有成员变量都可比较的,那么体就可比较 如果体中存在不可比较的成员变量,那么体就不能比较 type s2 struct { name: "aa", } bb := s2{ name: "aa", } fmt.Printf("%v\n", aa == bb) 这个返回true 如果体指针 换成体指针 , 就不会报错了 ? 返回果 false;true 代码: type s1 struct { one map[string]string two []string

    18120

    到底怎样识别的

    检测指应用一定的策略对给出的图片或者视频来进行检索,判断存在着,如果存在则定位出每张的位置、大小与姿态的过程。 以基于知识的识别提取方法中的一种为例,因为主要由眼睛、额头、鼻子、耳朵、下巴、嘴巴等部位组成,对这些部位以及它们之间的关系都可以用几何形状特征来进行描述的,也就说每一个图像都可以有一个对应的几何形状特征 其中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)第一个真正成功训练多层网络的学习算法,基于卷积神经网络的识别方法一种深度的监督学习下的机器学习模型,能挖掘数据局部特征 CNN 通过图像空间的局部感知区域、共享权重、在空间或时间上的降采样来充分利用数据本身包含的局部性等特征,优模型,保证一定的位移不变性。 其特点将图像变换空间,在其他空间做分类。 支持向量机相对简单,而且可以达到全局最优等特点,所以,支持向量机在目前识别领域取得了广泛的应用。

    1.1K30

    生成新SOTA?它还GAN。

    编辑,现有方法大多基于大量工的属性标签进行训练,如果缺乏标签,无监督式GAN的生成如何精准控制? 前言 前几天看到一些公众号在推送一篇 《合成效果媲美StyleGAN,而它个自编码器》,以为一个什么异于GAN的新生成模型…… 今日一看,这不还一个用了对抗损失的GAN变体吗? 动机 自编码通常作假设:潜在空间应该具有匹配对应先验的概率分布的;而现有的SOTA的GAN(比如StyleGAN)表明中间的潜在空间,它与直接输入距离得足够远,往往可以(学习)到更好的解耦属性; 由此,作者设计自编码,它可以从现有数据分布中学习得到潜在分布,以更好进行解耦; 合GAN优秀的策略,即对抗的方法获取输出; 当然,自编码的图像重建层面的loss往往都次优选择,故本文在潜在空间进行对抗约束 方法 把常规的生成器和判别器分拆如下,并作假设,和、和之间的潜在空间相同。 ? ? ? ? 网络 ? 实现 ? 实验果-略 ?

    41110

    【LeCun vs Marcus巅峰论战】AI学习需要类似类的认知

    辩论的关键在于无监督学习算法最终需要内置的认知,如果在不需要这类的情况下取得成功,那么 LeCun 将被证明正确的。 LeCun 工智能领域深度学习技术的开拓者,深度学习技术帮助科技巨头们实现了许多热门服务的自动,比如 Facebook 的识别功能,谷歌的中英互译,等等。 无监督学习消除了需要类提供工标记的数据的许多要求,这些数据用于让机器学习。 LeCun 指出,现代工智能的成功很大程度上不依赖于建有关世界如何运作的假设或概念。 Marcus 希望看到AI研究员“更多地借鉴认知科学的知识”,建更加的算法来表示对象、集合、位置和时空连续性等认知概念。 在他看来,工智能可以从单一的学习原则或这种学习原则的集合中获益,不管具有内在的先天认知机制的模块,这些原则都会产生。

    49760

    解数据】什么栈?手写实现一个栈

    有哪些方法 实现一个栈 LeetCode 实战 碎碎念 这篇文章将总学习的第一个数据:栈。 栈在前端的应用也非常广泛的,例如:函数调用堆栈,进制转,有效括号这些问题都涉及到栈 我们一起来看看吧 一、什么? 但对于栈而言,相对于数组做了一定的限制,它只允许在栈顶进行取出和插入操作 因此,栈有着先进后出的特点 如图,可以很形象的描述一个栈 这就像生活中的桶一样,只能从桶口放东西进去,从桶顶取东西出来 和一般的数据一样,它有着插入,取出的方法,我们把它们叫作:入栈和出栈 为了丰富一下栈中的方法,我们多实现一些,例如,判断栈顶为空、返回栈中的元素个数、清空栈、返回栈顶元素 方法 含义 push 利用数组封装了一个栈 了解了栈的基本方法 对数据有了进一步的了解 本文关于栈的内容就到这里束了,相信你一定能从中学到很多东西。

    11220

    数据之判断一棵树为完全二叉树

    k的顺序编号的满二叉树从1到n标号的点相对应的二叉树称为完全二叉树。 (只有最下两层点可以度小于2)。 ? 它有如下特征: 1、叶子点只可能在层次最大的两层上出现; 2、前k-1层中的点都“满”的,且第 k 层的点都集中在左边。 在广度优先遍历的时候,如果满二叉树,或者完全二叉树,这些空洞在广度优先的遍历的末尾,所以,但我们遍历到空洞的时候,整个二叉树就已经遍历完成了。 这样,只要根据遍历到空洞,整个树的遍历束来判断完全的二叉树。 = NULL) { q.push(ptr->left); q.push(ptr->right); } // 判断还有未被访问到的节点

    4K10

    什么数据

    本篇文章主要来介绍什么数据。 首先让我们来看一张图片: ? 数据存储于计算机的内存中。内存如上图所示,形似排成 1 列的箱子,1 个箱子里存储 1 个数据。 数据存储于内存时,决定了数据顺序和位置关系的便数据。 其实在我们生活中用到很多数据的知识,那么举一个我们生活中的栗子: 首先举一个从上往下顺序添加举个简单的例子。 再比如我们可以按姓名的拼音顺序对电话簿进行排列,接下来,试试以联系姓名的拼音顺序排列吧。因为数据都以字典顺序排列的,所以它们的。 ? 因为各个表中存储的数据依旧没有规律的,所以查询时仍需从表头开始找起,但比查询整个电话簿来说还要轻松多了。 数据方面的思路也和制作电话簿时的一样。 将数据存储于内存时,根据使用目的选择合适的数据,可以提高内存的利用率。 到这里,我相信你对数据有了一定的了解,下一篇我们将对数据中最常用的-链表进行讲解。

    18420

    相关产品

    • 换脸甄别

      换脸甄别

      换脸甄别(ATDF)技术可鉴别视频、图片中的人脸是否为AI换脸算法所生成的假脸,同时可对视频或图片的风险等级进行评估。广泛应用于多种场景下的真假人脸检测、公众人物鉴别等,能有效的帮助支付、内容审核等行业降低风险,提高效率。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券