问题:索引从0开始长度为N的数组A,包含0到N - 1的所有整数。找到并返回最大的集合S,S[i] = {A[i], A[A[i]], A[A[A[i]]], ... }且遵守以下的规则。
给定一个数组 nums,编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾,同时保持非零元素的相对顺序。
给定一个不含重复数字的数组 nums ,返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。
在威胁情报分析中,将高级具有可持续性的攻击事件定性为 APT 事件,定位 APT 组织并将 APT 组织的攻击事件关联起来是一件非常复杂的工作。火眼的威胁研究报告从“文档(样本)类聚模型”的角度将攻击事件汇聚关联。在“文档(样本)类聚模型”分析中,采取了词频-反文档频率 TF-IDF 指标和余弦相似度分析方法,大意理解为 TF-IDF 指标找唯一性(特殊),余弦相似度找相似性(同源)。并将该模型与威胁情报结合进行量化,来帮助情报专家来发现新的威胁组织、根据分析师需要提供可靠的“类聚”来提升对威胁事件的分析效率。
本题涉及到了拓扑排序相关的概念,如果对拓扑排序不了解的,建议看这篇文章AOV网与拓扑排序
其实我们之前学过的二叉树的层序遍历就是一种广度优先遍历,要借助一个队列来搞,下面对图的广度优先遍历也是一样
查找,作为应用最为广泛和最基础的算法思想之一,几乎在所有应用程序之中都有它的思想身影。往细一点说:查找可以有 顺序查找、二分查找、散列表查找,下面依次来看一下这三种查找思想:
回溯法 :一种通过探索所有可能的候选解来找出所有的解的算法。如果候选解被确认不是一个解的话(或者至少不是最后一个解),回溯算法会通过在上一步进行一些变化抛弃该解,即回溯并且再次尝试。
在Go语言中,可以使用内置的map类型实现散列表,它内部就使用了哈希表和双向链表来管理元素的存储和释放。具体来说,每个槽位(bucket)可以存储一个元素(key-value pair),以及一个指向下一个元素的指针。当元素被插入到散列表时,会被分配到对应的槽位,并被添加到双向链表的尾部。当元素被删除时,其对应的槽位和链表节点会被释放。
链接:73. 矩阵置零 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)
最近想回过头来看看以前写的一些代码,可叹为何刚进大学的时候不知道要养成写博客的好习惯。现在好多东西都没有做记录,后面也没再遇到相同的问题,忘的都差不多了。只能勉强整理了下面写的一些代码,这些代码有的有参考别人的代码,但都是自己曾经一点点敲的,挂出来,虽然很基础,但希望能对别人有帮助。
输入: [1,2,3] 输出: [ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1] ]
给定一个 m x n 的矩阵,如果一个元素为 0 ,则将其所在行和列的所有元素都设为 0 。请使用 原地 算法。
Python 是一种 高级 的、解释型 的、通用 的编程语言。其设计哲学强调代码的可读性,使用显著的缩进。Python 是 动态类型 和 垃圾收集 的。
这一节我们来讨论对象分配内存的细节,这一块的内容相对比较简单,但是也是比较重要的内容,最后会总结书里面的OOM的溢出案例,在过去的文章已经讲到过不少类似的情况。
深度优先搜索算法,作为最常用的算法之一,在很多地方都有它的身影,也被很多人称为“万能的搜索”,可能这个说话有点过了,但是由此也可以看出它有多么强大。好了,多说无益,我们一起来看看这个“万能的算法”的真面目:
轴的概念 :轴是NumPy模块里的axis,指定某个axis就是沿着axis做相关操作
pandas 是专为 python 编程语言设计的高性能,简单易用的数据结构和数据分析工具库,它建立在 numpy 之上,可以许多第三方库完美集成在同一个科学计算环境中。pandas 被广泛应用于金融,统计,社会科学和许多工程技术领域,处理典型数据分析案例。
这样一个图中,是如何实现广度优先遍历的呢,首先,从1遍历完成之后,在去遍历2,3,4,最后遍历5 ,6 , 7 , 8。这也就是为什么叫做广度优先遍历,是一层一层的往广的遍历
ArrayList就是数组列表,主要用来装载数据,当我们装载的是基本类型的数据int,long,boolean,short,byte…的时候我们只能存储他们对应的包装类,它的主要底层实现是数组Object[] elementData。
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具,其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力,Pandas 离这个目标已经越来越近了。
BN的理解,其实一句话就是:对于每个隐层神经元,把逐渐向非线性函数映射后向取值区间极限饱和区靠拢的输入分布强制拉回到均值为0方差为1的比较标准的正态分布,使得非线性变换函数的输入值落入对输入比较敏感的区域,以此避免梯度消失问题。因为梯度一直都能保持比较大的状态,所以很明显对神经网络的参数调整效率比较高,就是变动大,就是说向损失函数最优值迈动的步子大,也就是说收敛地快。BN说到底就是这么个机制,方法很简单,道理很深刻。
golang中一个非常鲜明的特点就是引入了指针的使用,这个在py、php、java中都是不支持的,但是很多读者都反馈说对指针不是很了解,所以今天写了这篇文章,当然我尽量用通俗的语言,希望对您有用。
图Graph是由顶点(图中的节点被称为图的顶点)的非空有限集合V与边的集合E(顶点之间的关系)构成的。 若图G中的每一条边都没有方向,则称G为无向图。 若图G中的每一条边都有方向,则称G为有向图。
大家好,我是山月,今天分享一篇文章,关于前端面试题目中的算法题目。这篇文章的作者是成都的孟祥同学。
输入第一行给出一个正整数N(<=100),是已知朋友圈的个数;随后N行,每行首先给出一个正整数K(<=1000),为朋友圈中的人数,然后列出一个朋友圈内的所有人——为方便起见,每人对应一个ID号,为5位数字(从00000到99999),ID间以空格分隔;之后给出一个正整数M(<=10000),为待查询的人数;随后一行中列出M个待查询的ID,以空格分隔。
但有一个特殊情况 如下图 这种情况 被起始点分成了两部分 ,若直接DFS 会出错;
来源 | Analytics Vidhya 【磐创AI导读】:这篇文章主要介绍了如何使用word2vec构建推荐系统。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
**Infinite Fraction Path** Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others) Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others)Total Submission(s): 6221 Accepted Submission(s): 1209
在InnoDB中,用户定义的表及其对应的索引数据存储在扩展名为.ibd的文件中。表空间有两种类型,常规(或共享)表空间和独立表空间文件。对于共享表空间而言,来自多个不同表及其对应索引的数据可以保存在单个.ibd文件中。而对于独立表空间,单个表的数据及其索引保存在一个.ibd文件中。
JSONP 核心原理:script 标签不受同源策略约束,所以可以用来进行跨域请求,优点是兼容性好,但是只能用于 GET 请求;
1 458 views A+ 所属分类:未分类 本文相关下载: · Jack 的 HashMap 测试 · Oracle JDeveloper 10g 所有键值对 — 参见 entrySet() 所有键 — 参见 keySet() 有值 — 参见 values() 前两个视图均返回 Set 对象,第三个视图返回 Collection 对象。就这两种情况而言,问题到这里并没有结束,这是因为您无法直接迭代 Collection 对象或 Set 对象。要进行迭代,您必须获得一个 Iter
https://apis.map.qq.com/ws/place/v1/searchkeyword=嘉誉国际&boundary=region(上海,0) &key=你申请的key
在前面《学习InnoDB核心之旅》中,我介绍了innodb_diagrams项目来记录InnoDB的内部。它提供了这篇文章中用到的所有图表。 每个页面的基本结构和空间描述是InnoDB空间文件布局的基本知识,现在我们将进一步描述InnoDB的结构与管理页面和区段。以及自由空间管理,以及它如何追踪页分配给许多不同的用途,以及使用哪个页。
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
前面介绍了 NDK 开发中快速上手使用 ASan 检测内存越界等内存错误的方法,现分享一篇关于 ASan 原理介绍的文章。
在之前的博客文章中,我们讨论了信息检索的常见方法,并介绍了模型和训练阶段的概念。在这里,我们将介绍基准测试,以公平的方式比较各种方法。请注意,基准测试的任务并不简单,不恰当的测试可能会导致人们对模型在现实场景中的表现产生误解。
自洽正则化:以前遇到标记数据太少,监督学习泛化能力差的时候,人们一般进行训练数据增广,比如对图像做随机平移,缩放,旋转,扭曲,剪切,改变亮度,饱和度,加噪声等。数据增广能产生无数的修改过的新图像,扩大训练数据集。自洽正则化的思路是,对未标记数据进行数据增广,产生的新数据输入分类器,预测结果应保持自洽。即同一个数据增广产生的样本,模型预测结果应保持一致。此规则被加入到损失函数中,有如下形式,
这两个东西如果不弄清楚,BS,APP,中间层,小程序,公众号开发这道坎是万万迈不过去的,其实它们都是字符串,不信你接着往下看。
下图是Java代码编译的详细流程(即,javac的执行过程),了解即可,一般只要知道java文件是通过javac命令编译成class文件,再通过java命令运行的就可以了,如:
我们提前设置一个标记数组prime[N] ,提前标记好数字的质数状态,这样就能减少重复判断。
增强现实已经成为数字世界的新趋势,在Pokemon Go把它带入普通移动用户的生活引发热潮后,您就很难再碰到一个对此不熟悉的人了。尽管很多人认为AR只是一种用于娱乐的技术,但是,事实上,它在多个行业(如医疗保健、电子商务、建筑等等)有着广泛的应用。本文准备打破这种刻板的印象。
用于指定在作业成功或者失败时应附加到作业的文件或目录的列表。作业完成后,工件将被发送到GitLab,并可在GitLab UI中下载。
一个城市能够走多次,so ~ > 须要用状态压缩。開始用了优先队列可是后来发现不能够用。当中例子用优先队列就过不了,于是把标记数组改为记录达到某个城市达到某种 状态的最小花费,假设搜到某个状态花费比当前状态小。更新标记数组的花费。就继续搜下去。否则不向下搜,这样搜出全部的情况就能够了。
在这一篇博客:http://blog.csdn.net/hacker_zhidian/article/details/54773762中我们通过一道全排列的例子看了一下深度优先搜索(dfs)的基本思想和代码模型,这里我们再通过一道题目来加深dfs思想的理解:
题目 448. Find All Numbers Disappeared in an Array Given an array of integers where 1 ≤ a[i] ≤ n (n = size of array), some elements appear twice and others appear once. Find all the elements of [1, n] inclusive that do not appear in this array. Could you do
字典树(又叫单词查找树、TrieTree),是一种树形结构,典型应用是用于统计,排序和保存大量的字符串(但不仅限于字符串)。主要思想是利用字符串的公共前缀来节约存储空间。很好地利用了串的公共前缀,节约了存储空间。字典树主要包含两种操作,插入和查找
这道题最开始是用dfs做的,后来学会了bfs以后有一次用bfs做了这道题,但是奇迹般的TLE了,当时还纠结了半天最少步数竟然不能用bfs做吗?然后刚刚又用bfs交了一次,又奇迹般的AC了,这道题可以当作bfs的模板了。下面把bfs和dfs的代码都贴上吧。
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