1、设置左右指针，让右指针前进，将右指针遍历过得元素用哈希表记录，当右指针指向的元素在哈希表里出现了两次，则右指针停止前进。...2、这时记录出本次无重复子串的长度，然后左指针向后移动一位，右指针回退到左指针位置，再将哈希表清空，重新开始记录。...3、这样不断枚举出所有不重复子串，最后就能得到最长子串，这里需要注意的是，右指针长度不能超过数组s的长度。...解法二： 思路： 如果你理解透了暴力解法，那么就可以在此基础上进行进阶—— 滑动窗口 问题： 1、其实我们在使用右指针时，回退那一步操作完全没有必要进行，因为回退之后再次向后遍历，遍历到的新的重复字符一定是要比上一次右指针最远位置相等或者更远的...3、左指针移动之后，我们就与上一次记录的不重复子串进行比较，返回较大值。这些做完之后，开始新一轮查询，右指针自增。当右指针遍历完整个数组后，最长子串也就出来了。
“无重复字符的最长子串”，我们使用Rust来实现。...遇到重复值情况： 需要计算当前位置与子串开始位置的差，也就是当前不重复子串的长度。 没有重复值情况： 直接对子串的长度进行步长为1的递增即可，直到遇到重复值或遍历结束。...比较最大长度： 每一轮遍历都会产生一次子串长度的递增或者是子串长度差值的计算结果，所以只保留这些结果中最大的就是最终的答案“无重复字符的最长子串”。 上面未解决的问题：如何计算子串的开始位置呢？...默认初始化时，子串的开始位置就是字符串的下标起始，值为0，当遇到重复字符时，便可以获取到当前字符的前一个重复的位置（例如 fgabcac 中，当遍历到第6个字符时，可以获取到a的前一个位置就是下标...start = start.max(*v as i32); //重新计算新子串的长度 tmp_len =
题目要求找出给定字符串中不含重复字符的最长子串，我们可以采用暴力穷举的方式，得到字符串中的所有子串，然后一一判断不重复子串的长度，最后返回最长子串的长度即可，比如： 对于这样的一个字符串，我们首先从头开始进行遍历...，将a取出： 然后取出下一个字符b，查看该字符是否重复，若不重复，继续放入新的字符串中： 下一个字符c也是如此： 紧接着下一个字符是a，此时发现新字符串中已经有了字符a，发生了重复，所以现在记录一下新字符串的长度...： 以此类推，就得到了一个无重复字符子串的长度表： 此时只需取出长度表中的最大值，即为字符串中无重复字符的最长子串长度。...set.remove(s.charAt(left)); left++; } // 计算当前滑动窗口长度，并与maxLen比较，取最大值作为新的无重复子串长度...left = Math.max(left, index + 1); // 计算当前滑动窗口长度，并与maxLen比较，取最大值作为新的无重复子串长度
动态规划 使用动态规划数组dp，其中dp[i]表示以字符s[i]结尾的最长不重复子串的长度。通过状态转移方程更新dp[i]，并维护一个变量记录最大长度。...在遍历字符串的过程中，通过查表得知字符上一次出现的位置，从而更新窗口的起始位置。...下面以滑动窗口为例，介绍下如何通过滑动窗口来查找最大不重复子串长度，该方法是一种有效的解决子串问题的策略。...：%d\n", result)}在这个示例中，lengthOfLongestSubstring函数接收一个字符串作为输入，返回该字符串中最大不重复子串的长度。...在每一步迭代中，如果字符已经在窗口中，更新窗口的起始位置为字符上一次出现的位置的下一个位置。然后，更新字符的最后出现位置，并计算当前窗口的长度，更新最大长度。
反过来说就是，可以通过子问题的最优解，推导出问题的最优解。后面阶段的状态可以通过前面阶段的状态推导出来。...从递归树中，我们很容易可以看出来，是否存在重复子问题，以及重复子问题是如何产生的。以此来寻找规律，看是否能用动态规划解决。...找到重复子问题之后，有两种处理思路，第一种是回溯加“备忘录”的方法，来避免重复子问题。从效率上来讲，这跟动态规划的解决思路没有差别。 第二种是使用动态规划，状态转移表法。...尽管大部分状态表都是二维的，如果问题的状态比较复杂，需要很多变量来表示，那对应的状态表就是高维的，这个时候，不适合用状态转移表法来解决了。...大规模问题，执行效率很低 动态规划 需要满足三个特征，最优子结构、无后效性和重复子问题，动态规划之所以高效，是因为回溯算法实现中存在大量的重复子问题 分治 要求分割成的子问题，不能有重复子问题，与动态规划正好相反
这里的递归也不需要任何的返回值，原因很简单，每一层不需要向上一层反应情况，操作都是基于全局变量或者堆内存的。...（分治算法中不存在重复子问题），每个部门由一个经理来负责，经理会将项目拆分成小任务并分配给不同的员工去处理，到这里，分配就结束了。...这个例子很好的解释了分治算法的思想，不一样的是，这个例子中的员工、经理、老板做的是不一样的事情，但是分治算法会更加的简单，每一层做的事情都是一样的，只是根据子问题得到的数据不一样，因而结果就会不一样。...其实并不是，函数递归本质上是函数调用函数自己，在系统的底层，我们借助的是函数栈来保存之前的函数，也就是上一层的内容，如果不使用递归，那么就是说我们不能依靠系统为我们提供的函数栈，因此我们需要手动建立一个栈来保存上一层需要的内容...补充一下动态规划类问题的思路步骤： 暴力的深度优先搜索 画出/思考出问题和子问题的关系，看有没有重复子问题 如果有重复子问题，考虑增加记忆化的数据结构 据此，思考动态规划的状态和递推方程 实现动态规划
通过两个指针start和end控制窗口的范围，动态调整窗口的大小，以找到最大不重复子串。 O(n)，每个字符最多被访问两次，一次是窗口扩展，一次是窗口收缩。...动态规划 使用动态规划数组dp，其中dp[i]表示以字符s[i]结尾的最长不重复子串的长度。通过状态转移方程更新dp[i]，并维护一个变量记录最大长度。 O(n)，需要遍历整个字符串。...在最坏情况下，字符集的大小可能是常数，因此空间复杂度是 O(1)。 下面以滑动窗口为例，介绍下如何通过滑动窗口来查找最大不重复子串长度，该方法是一种有效的解决子串问题的策略。...：%d\n", result) } 在这个示例中，lengthOfLongestSubstring函数接收一个字符串作为输入，返回该字符串中最大不重复子串的长度。...在每一步迭代中，如果字符已经在窗口中，更新窗口的起始位置为字符上一次出现的位置的下一个位置。然后，更新字符的最后出现位置，并计算当前窗口的长度，更新最大长度。
最长不含重复字符的子字符串」 力扣题目链接[1] 请从字符串中找出一个最长的不包含重复字符的子字符串，计算该最长子字符串的长度。...本题可以采取动态规划的方式进行求解。首先找出动态规划方程： 设定dp[j] 代表以字符 s[j]为结尾的 “最长不重复子字符串” 的长度。...分析： 通过使用哈希表来存储当前字符的索引。方便当下次遇到相同字符时，获取索引用来计算j - i的值。 遍历字符串每个字符，获取当前字符的左侧距离最近的相同字符索引，如果没有则为-1 。...如果临时变量存储的dp[j - 1]的值小于j - i ，意味着s[i]不在dp[j - 1] 内，此时执行dp[j - 1] + 1 ；否则，意味着s[i]在dp[j - 1] 内，最长不重复子串的长度为...分析： 通过双指针的方式，动态更新左边界，确保[i + 1, j] 没有重复字符且最大。 最终取上一轮的result和本轮双指针区间[i + 1, j]的最大值，并返回。
我们从队列中取出频率最小的两个节点 A、B，然后新建一个节点 C，把频率设置为两个节点的频率之和，并把这个新节点 C 作为节点 A、B 的父节点。最后再把 C 节点放入到优先级队列中。...分治算法的递归实现中，每一层递归都会涉及这样三个操作： 分解：将原问题分解成一系列子问题； 解决：递归地求解各个子问题，若子问题足够小，则直接求解； 合并：将子问题的结果合并成原问题。...我们需要分析，某个问题如何通过子问题来递归求解，也就是所谓的最优子结构。有两种代码实现方法，一种是递归加“备忘录”，另一种是迭代递推。...尽管动态规划比回溯算法高效，但是，并不是所有问题，都可以用动态规划来解决。能用动态规划解决的问题，需要满足三个特征，最优子结构、无后效性和重复子问题。...在重复子问题这一点上，动态规划和分治算法的区分非常明显。分治算法要求分割成的子问题，不能有重复子问题，而动态规划正好相反，动态规划之所以高效，就是因为回溯算法实现中存在大量的重复子问题。
题目描述 给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。...请注意，你的答案必须是 子串 的长度，"pwke" 是一个子序列，不是子串。 解法 判断一个字符串是否包含重复字符，最简单的方式自然是将该字符串转为 ? 集合，判断集合的 ?...因此可以设置 ? 两个下标，二重循环判断所有子字符串，即可获得最长的不重复字符串长度。 这里找一种可以递推求出最长不重复子字符串长度的方式。不妨以 ? 表示以第 ?...个元素结尾的不重复子字符串，以 ? 表示 ? 的长度。以 ? 表示第 ? 个字符在 ? 中的位置，若 ? ，则表示第 ? 个字符不在 ? 中，有 ? ，否则 ?...变量表示 ? 函数值。
导读 EE是推荐系统中不变的话题，我们需要通过探索用户的兴趣来避免进入闭环，增加推荐系统的多样性和个性化，因此需要在探索和利用之间做权衡。...首先，通过自底向上的聚类来构建一颗分层树；然后，通过分层CB（HCB）算法来探索用户的兴趣。 总体思路：通过聚类将不同商品聚类，然后根据相似度构建树，最后通过经典的MAB算法进行树的遍历和参数跟新。...每一轮迭代t=1,2,...,T，给定用户u智能体根据策略π推荐一个商品 i_{\pi}(t) ，然后从用户那得到反馈，比如，如果用户对其进行点击，则 r_{\pi}(t)=1 ，否则为0。...在 HCB 中，只有叶节点与一组商品相关联。相比之下，在 pHCB 中，允许策略选择一个非叶节点，然后从与该非叶节点关联的商品集中推荐一个商品。以下定义来定义每个非叶子节点包含的商品集合。...在接下来的几轮中，如果节点被多次选中并获得多个正奖励，使其满足扩展条件，则其子节点，，将被添加到感受野中以替换。结果，在回合 T_b ，感受野包括节点，，，，。
也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。...每次遍历时使用临时变量 complement 用来保存目标值与当前值的差值 在此次遍历中查找 record ，查看是否有与 complement 一致的值，如果查找成功则返回查找值的索引值与当前变量的值...题目解析 建立一个 HashMap ，建立每个字符和其最后出现位置之间的映射，然后再定义两个变量 res 和 left ，其中 res 用来记录最长无重复子串的长度，left 指向该无重复子串左边的起始位置的前一个...s.size(); r == s.size()-1 这个空窗口截止 // 在每次循环里逐渐改变窗口, 维护freq, 并记录当前窗口中是否找到了一个新的最优值 while...编写一个函数来查找 DNA 分子中所有出现超过一次的 10 个字母长的序列（子串）。
而其中还包括很多重复计算的子问题，如求解fib(4)已经知道了fib(2)，但是在计算fib(3)又一次求解了fib(2)，若给定的项数n较大时，其中包括非常之多的重复子问题。如何进行优化呢？...动态规划（记忆化搜索） 动态规划正是用来解决问题当中会出现重复子问题的方法。动态规划通过记录子问题的解，来避免当下次出现相同子问题时进行重复的计算。...而通过递归写法的动态规划也称为记忆化搜索，通过递归记录子问题的解，一般将解存储在数组，而后通过索引找到对应问题的解。....data段,如果在函数中开辟会占用大量的栈空间 long long fibonacci(int n){ assert(n > 0);//防止传入错误的数据，进行断言 if(n ==...都是为了解决当问题中出现重复子问题而进行重复计算的问题。 值得注意的是，使用动态规划这种思想解决问题的前提是，一个问题当中必须有重复的子问题才能使用动态规划进行解决。
前言 动态规划（dynamic programming，简称 dp)是工程中非常重要的解决问题的思想，从我们在工程中地图软件上应用的最短路径问题，再在生活中的在淘宝上如何凑单以便利用满减券来最大程度地达到我们合理薅羊毛的目的...，于是我们得出了求解动态规划基本思路如下（解题四步曲） 判断是否可用递归来解，可以的话进入步骤 2 分析在递归的过程中是否存在大量的重复子问题 采用备忘录的方式来存子问题的解以避免大量的重复计算（剪枝）...== 2) return 2; return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2); } 2、分析在递归的过程中是否存在大量的重复子问题 怎么分析是否有重复子问题...2、分析在递归的过程中是否存在大量的重复子问题 为啥时间复杂度是指数级别呢，我们简单分析一下： ?...这里我们再来谈谈最优子结构，在以上的推导中我们知道每一层节点到底部的最短路径依赖于它下层的左右节点的最短路径，求得的下层两个节点的最短路径对于依赖于它们的节点来说就是最优子结构，最优子结构对于子问题来说属于全局最优解
后缀树(suffix tree)就是把所有的后缀子串用字典树的方法建立的一棵树，如图： 其中根节点为空，还可以在叶子节点后用一个’$'符标识结束，从根节点出发就能到达所有的子串情况。...比如 ，表示字典序排1的子串，是原来字符串中第3个位置开始的后缀子串，即 。...通过后缀数组能方便的解决一些字符串问题，如在母串 中查找子串 ，只需在 上做二分搜索，时间复杂度是 ，m子串长度n母串长度，如查找 ： #include...在串 中找最长重复子串 数组中最大值就是最长重复子串长度，该最长重复子串 找串 和串 的最长公共子串 在合并串 和串 为串 ，并在中间插入一个’$’，这样就转换成了找最大重复子串...洛谷P2408 不同子串个数 P2408 不同子串个数 题目背景 因为NOI被虐傻了，蒟蒻的YJQ准备来学习一下字符串，于是它碰到了这样一道题： 题目描述 给你一个长为N的字符串，求不同的子串的个数
4.每个 XAML 标签都会有一个相对应的类型 5.每声明一个 XAML 节点就相当于创建相应类型的对象 6.在哪个元素结点下添加标签就相当在哪个对象下添加对象 3.XAML 设置元素对象属性（四种语法...4.隐式集合语法； 元素支持一个属性元素的集合，才使用集合语法进行设置属性 使用托管代码的Add方法来增加更多的集合元素 本质是向对象的集合中添加属性项 在此之前我们考虑的都是非集合性质的属性...； 对于一个集合类的属性可以用重复子元素的方式实现设置值： Hello1</TextBlock...应用于支持的编程模型之后， x:Name 可视为等效于持有一个对象引用（由一个构造函数返回）的变量。 就相当于给对象栓条绳子，方便代码访问 x:Key 和 x:Name 不是相同的概念。...Grid 的子元素根据其行/列分配（使用 Grid.Row 和 Grid.Column 附加属性来设置）和其他逻辑进行测量和排列。
/ number 的进制 int R = ; // 想在 number 的最低位添加的数字 int appendVal = ; // 运算，在最低位添加一位 number = R * number +...DNA 序列，请你在s中找出所有重复出现的长度为 10 的子字符串。...所以优化的关键在于，我们能不能不要真的把子字符串生成出来，而是用一些其他形式的唯一标识来表示滑动窗口中的子字符串，并且还能在窗口滑动的过程中快速更新？...具体来说，只要改变我们之前那两个公式的进制R就行了： /* 在最低位添加一个数字 */ // number 的进制 int R = ; // 想在 number 的最低位添加的数字 int appendVal...= ~ 中的任意数字; // 运算，在最低位添加一位 number = R * number + appendVal; /* 在最高位删除一个数字 */ // number 的进制 int R =
，在每一轮迭代中同时调整各权重wi(i=1,2,......则该网络在(xk,yk)上的均方误差为： 而整个网络中需要确定的参数共有 需要确定，而BP是一种迭代学习算法，在迭代的每一轮采用广义的感知机学习规则对参数进行更新估计，即其任意参数v的更新估计式为...： 类似的，其他参数的更新公式： 其中eh为： 学习率η控制着算法每一轮迭代中的更新步长，太大容易震荡（接近理想解时却跨过），太小则收敛速度又会过慢，有时为了做精细调节，可以更加灵活的设置学习率而不必一直固定不变...；需要注意的是，标准BP算法在随机初始化各参数（一般是初始化一个较小的非0阵）后，经过一轮一轮地迭代，每一轮都只输入一个样本值来调整各参数，训练目的是逐渐缩小训练集D上的累积误差： 而上面推导的规则是基于每次一个样本输入的调整...（即基于梯度） max_iter：整型，控制训练的最大迭代轮数，默认值是200轮，当然，该方法也是只有solver设置为'sgd'或'adam'时才会生效 shuffle：bool型，控制是否在每一轮迭代中打乱样本的顺序
思想 2.1 子串 字符串 的子串 表示串 中从第 个字符到第 个字符形成的字符串。 2.1.1 重复子串 字符串 在字符串 中至少出现两次，则称 为 的重复子串。...可重叠重复子串：即重复子串间可以重叠部分子字符串。 不可重叠重复子串：即重复子串间不可以有部分重叠的子字符串。...2.3 后缀数组 后缀数组 保存的是字符串 的 个后缀（ 为字符串 的长度）从小到大排好序后的后缀开头字符在 中的下表位置。即 表示排名第 大的后缀的首字符位置。...] = i; // 长度恰为 j 的子串，其第二关键字必定大于 j // 即排名小于 j 的上一轮子串必定不能作为此轮子串的第二关键字...sa 计算名次数组 rk // doubling 函数中并不一定计算出了 rk // 因为 prk 可能指向的是 srk for(i = 0; i <
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
