Matrix_in_spiral_order(矩阵)的空间和时间复杂度_仅访问矩阵中的行的时间复杂度_获取邻接表/矩阵中所有节点的所有邻居的复杂度 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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2020-09-03：裸写算法：回形矩阵遍历。

可以模拟螺旋矩阵的路径。初始位置是矩阵的左上角，初始方向是向右，当路径超出界限或者进入之前访问过的位置时，则顺时针旋转，进入下一个方向。

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论文推荐：Rethinking Attention with Performers

来源：DeepHub IMBA 本文约1200字，建议阅读5分钟传统的Transformer的使用softmax 注意力，具有二次空间和时间复杂度。重新思考的注意力机制，Performers是由谷歌，剑桥大学，DeepMind，和艾伦图灵研究所发布在2021 ICLR的论文已经超过500次引用。传统的Transformer的使用softmax 注意力，具有二次空间和时间复杂度。Performers是Transformer的一个变体，它利用一种新颖的通过正交随机特征方法 (FAVOR+) 快速注意力来有

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论文推荐：Rethinking Attention with Performers

重新思考的注意力机制，Performers是由谷歌，剑桥大学，DeepMind，和艾伦图灵研究所发布在2021 ICLR的论文已经超过500次引用

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leetcode 54. 螺旋矩阵 js高效实现

给你一个 m 行 n 列的矩阵 matrix ，请按照顺时针螺旋顺序，返回矩阵中的所有元素。

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理解算法的时间复杂度[每日前端夜话0x82]

在计算机科学中，算法分析是非常关键的部分。找到解决问题的最有效算法非常重要。可能会有许多算法能够解决问题，但这里的挑战是选择最有效的算法。现在关键是假如我们有一套不同的算法，应该如何识别最有效的算法呢？在这里算法的空间和时间复杂度的概念出现了。空间和时间复杂度是算法的测量尺度。我们根据它们的空间（内存量）和时间复杂度（操作次数）来对算法进行比较。

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一起刷 leetcode 之螺旋矩阵（头条和美团真题）

给定一个包含 m*n 个元素的矩阵（m 行，n 列），请按顺时针螺旋顺序，返回矩阵中所有元素

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ICLR'22 | cosFormer：重新思考注意力机制中的Softmax

每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：我爱计算机视觉作者：多模态研究组 - 商汤导读：Transformer在自然语言处理、计算机视觉和音频处理方面取得了巨大成功。作为其核心组成部分之一，Softmax Attention模块能够捕捉长距离的依赖关系，但由于Softmax算子关于序列长度的二次空间和时间复杂性，使其很难扩展。针对这点，研究者提出利用核方法以及稀疏注意力机制的方法来近似Softmax算子，从而降低时间空间复杂度。但是，由于误差的存在，效果往往不尽如人意。商汤多模态研究组认为，

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C++版 - 剑指offer 面试题20：顺时针打印矩阵及其变形(LeetCode54. Spiral Matrix旋转矩阵) 题解

剑指offer 面试题20：顺时针打印矩阵题目描述：输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字，例如，如果输入如下矩阵：

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LeetCode通关：数组十七连，真是不简单

数组基本上是我们最熟悉的数据结构了，刚会写“Hello World”不久，接着就是“杨辉三角”之类的练习。

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(Leetcode 2021 刷题计划) 54. 螺旋矩阵

给你一个 m 行 n 列的矩阵 matrix ，请按照顺时针螺旋顺序，返回矩阵中的所有元素。

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在注意力中重新思考Softmax：分解非线性，这个线性transformer变体实现多项SOTA

机器之心报道编辑：杜伟、陈萍来自商汤、上海人工智能实验室等机构的研究者用线性 COSFORMER 来取代 transformer 中的 softmax 注意力机制，在多项任务上达到最优。 Transformer 在自然语言处理、计算机视觉和音频处理方面取得了巨大的成功。作为其核心组件之一，softmax 注意力有助于捕获长程依赖关系，但由于序列长度的二次空间和时间复杂度而禁止其扩展。研究者通常采用核（Kernel）方法通过逼近 softmax 算子来降低复杂度。然而，由于近似误差，它们的性能在不同的任务

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谷歌联手DeepMind提出Performer：用新方式重新思考注意力机制

Transformer 模型在很多不同的领域都取得了SOTA，包括自然语言，对话，图像，甚至音乐。每个 Transformer 体系结构的核心模块是 Attention 模块，它为一个输入序列中的所有位置对计算相似度score。

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LeetCode - #54 螺旋矩阵

我们社区陆续会将顾毅（Netflix 增长黑客，《iOS 面试之道》作者，ACE 职业健身教练。）的 Swift 算法题题解整理为文字版以方便大家学习与阅读。

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Facebook AI&牛津提出带“轨迹注意力”的Video Transformer，在视频动作识别任务中性能SOTA！

在视频Transformer中，时间维度通常与两个空间维度（W和H）的处理方式相同。然而，在对象或摄影机可以移动的场景中，在第t帧中的一个位置处的物体可能与在第t+k帧中的该位置的内容完全无关。因此，应该对这些时间相关性对应进行建模，以便于了解动态场景。

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【数据结构和算法】独一无二的出现次数

这是力扣的 1207 题，难度为简单，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的一种。

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替换Transformer！谷歌提出 Performer 模型，全面提升注意力机制！

Transformer 有着巨大的内存和算力需求，因为它构造了一个注意力矩阵，需求与输入呈平方关系。谷歌大脑 Krzysztof Choromanski 等人最近提出的 Performer 模型因为随机正正交特性为注意力矩阵构建了一个无偏的估计量，可以获得线性增长的资源需求量。这一方法超越了注意力机制，甚至可以说为下一代深度学习架构打开了思路。

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深度学习进阶篇7：Transformer模型长输入序列、广义注意力、FAVOR+快速注意力、蛋白质序列建模实操。

基于Transformer模型在众多领域已取得卓越成果，包括自然语言、图像甚至是音乐。然而，Transformer架构一直以来为人所诟病的是其注意力模块的低效，即长度二次依赖限制问题。随着输入序列长度的增加，注意力模块的问题也越来越突出，算力和内存消耗是输入序列长度的平方。

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顺时针打印矩阵

可以模拟打印矩阵的路径。初始位置是矩阵的左上角，初始方向是向右，当路径超出界限或者进入之前访问过的位置时，则顺时针旋转，进入下一个方向。判断路径是否进入之前访问过的位置需要使用一个与输入矩阵大小相同的辅助矩阵 visited，其中的每个元素表示该位置是否被访问过。当一个元素被访问时，将 visited 中的对应位置的元素设为已访问。

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谷歌 | 大改Transformer注意力，速度、内存利用率都大幅度提升（附源代码）

Google介绍了Performance，Transformer体系结构，它可以估计具有可证明精度的正则(Softmax)full-rank-attention Transformers，但只使用线性（相对于二次）空间和时间复杂度，而不依赖任何先验，如稀疏性或低秩。为了近似Softmax注意内核，Performers使用一种新的快速注意通过 positive Orthogonal 随机特征方法(FAVOR+)，这可能是独立的兴趣可伸缩的内核方法。FAVOR+还可用于有效地模拟Softmax以外的核注意力机制。这种代表性的力量是至关重要的，以准确地比较Softmax与其他内核首次在大规模任务，超出常规Transformer的范围，并研究最优的注意-内核。Performers是完全兼容正则Transformer的线性结构，具有很强的理论保证：注意矩阵的无偏或几乎无偏估计、均匀收敛和低估计方差。

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如何来规划图系统

在规划图系统时，需要综合考虑问题需求、数据存储和处理效率、系统可扩展性以及算法选择等因素，以达到性能高、资源消耗低和可扩展性强的目标。

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Leetcode【73、74】

首先这题最重要的一点，是如何处理置 0 后，不会影响后续遍历结果。也就是要避免在某次操作中我将 a[i][j] 置 0，而之后我遍历到 a[i][j] 元素时，其原本的值丢失，导致最后数组所有元素都是 0。

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自己挖坑自己填，谷歌大改Transformer注意力，速度、内存利用率都提上去了

机器之心报道机器之心编辑部考虑到 Transformer 对于机器学习最近一段时间的影响，这样一个研究就显得异常引人注目了。 Transformer 有着巨大的内存和算力需求，因为它构造了一个注意力矩阵，需求与输入呈平方关系。谷歌大脑 Krzysztof Choromanski 等人最近提出的 Performer 模型因为随机正正交特性为注意力矩阵构建了一个无偏的估计量，可以获得线性增长的资源需求量。这一方法超越了注意力机制，甚至可以说为下一代深度学习架构打开了思路。自面世以来，Transforme

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LeetCode - #59 螺旋矩阵 II

我们社区陆续会将顾毅（Netflix 增长黑客，《iOS 面试之道》作者，ACE 职业健身教练。）的 Swift 算法题题解整理为文字版以方便大家学习与阅读。

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Q221 Maximal Square

Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest square containing only 1's and return its area. For example, given the following matrix: 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 Return 4. 解题思路：思路1：对于一个 [2,2] 的区域，如果左上角为 1，且它的右边、下边和斜对角线

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最大正方形（leetcode 221）

在一个由 ‘0’ 和 ‘1’ 组成的二维矩阵内，找到只包含 ‘1’ 的最大正方形，并返回其面积。

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2023-04-07：求解矩阵得分点问题！——本文探讨蚂蚁金服算法面试题，介绍两种解决方案：递归和数学公式。文章附有代码和示例，适合算法爱好者和面试备战者参考。

这个算法是利用递归来生成所有可能的矩阵，并且统计其中符合条件的得分点的数量。具体而言，该算法首先判断输入的 n 和 m 是否满足小于 2 的条件，如果满足，则直接返回 0，否则创建一个二维数组 matrix，对其进行递归处理，从左到右、从上到下枚举每一个格子，将其置为 1 或 0，然后递归到下一个格子，计算符合条件的得分点数量，最后返回总得分点数。

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2023-04-07：求解矩阵得分点问题！——本文探讨蚂蚁金服算法面试题，介绍两种解决方案：递归和数学公式。文章附有代码和示例，

这个算法是利用递归来生成所有可能的矩阵，并且统计其中符合条件的得分点的数量。具体而言，该算法首先判断输入的 n 和 m 是否满足小于 2 的条件，如果满足，则直接返回 0，否则创建一个二维数组 matrix，对其进行递归处理，从左到右、从上到下枚举每一个格子，将其置为 1 或 0，然后递归到下一个格子，计算符合条件的得分点数量，最后返回总得分点数。

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剑指Offer题解 - Day42

百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树 T 的两个结点 p、q，最近公共祖先表示为一个结点 x，满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大（一个节点也可以是它自己的祖先）。”

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KDD 2021 | 时空动态图网络用于交通流的预测

ACM SIGKDD（Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, KDD）是世界数据挖掘领域的最高级别的国际会议，由 ACM（Association of Computing Machinery，计算机学会）的数据挖掘及知识发现专委会（SIGKDD）负责协调筹办，被中国计算机协会荐为A类会议。

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方形矩阵旋转（48）题解

给你一幅由 N × N 矩阵表示的图像，其中每个像素的大小为 4 字节。请你设计一种算法，将图像旋转 90 度。

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48. 旋转图像

你必须在原地旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要使用另一个矩阵来旋转图像。

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(Leetcode 2021 刷题计划) 73. 矩阵置零

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。

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搜索二维矩阵 II（LeetCode 240）

编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target 。该矩阵具有以下特性：

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[最全算法总结]我是如何将递归算法的复杂度优化到O(1)的

相信提到斐波那契数列，大家都不陌生，这个是在我们学习 C/C++ 的过程中必然会接触到的一个问题，而作为一个经典的求解模型，我们怎么能少的了去研究这个模型呢？笔者在不断地学习和思考过程中，发现了这类经典模型竟然有如此多的有意思的求解算法，能让这个经典问题的时间复杂度降低到 \(O(1)\) ，下面我想对这个经典问题的求解做一个较为深入的剖析，请听我娓娓道来。

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Leetcode No.73 矩阵置零（C++版）

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。

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算法复杂度

算法复杂度是指算法在编写成可执行程序后，运行时所需要的资源，资源包括时间资源和内存资源。根据资源类型可将算法复杂度分为两类——时间复杂度和空间复杂度。

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用javascript分类刷leetcode24.其他类型题(图文视频讲解)1

73. 矩阵置零（ medium）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。示例 1：图片输入：matrix = [1,1,1,1,0,1,1,1,1]输出：[1,0,1,0,0,0,1,0,1]示例 2：图片输入：matrix = [0,1,2,0,3,4,5,2,1,3,1,5]输出：[0,0,0,0,0,4,5,0,0,3,1,0]提示：m == matrix.lengthn == matrix0.length1 <= m, n <

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巧用递归解决矩阵最大序列和问题

之前同事问了一道需要点脑洞的算法题，我觉得蛮有意思的，思路可能会给大家带来一些启发，在此记录一下

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搞定大厂算法面试之leetcode精讲24.其他类型题

搞定大厂算法面试之leetcode精讲24.其他类型题视频讲解（高效学习）:点击学习目录： 1.开篇介绍 2.时间空间复杂度 3.动态规划 4.贪心 5.二分查找 6.深度优先&广度优先 7.双指针 8.滑动窗口 9.位运算 10.递归&分治 11剪枝&回溯 12.堆 13.单调栈 14.排序算法 15.链表 16.set&map 17.栈 18.队列 19.数组 20.字符串 21.树 22.字典树 23.并查集 24.其他类型题 65. 有效数字（hard）图是网络结构的抽象模型，是一组由边连接

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八十四、堆排序解决TopK问题

题目是这样的：假设，我们想在大量的数据，如 100 亿个整型数据中，找到值最大的 K 个元素，K 小于 10000。对此，你会怎么做呢？

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动态规划（一）：爬楼梯

时，处于原地，因为步长为 1 ~ 2 阶，不能有前进之后再后退的情况，所以只能有当前一种方式，所以

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LeetCode - 两个数组的交集

原题地址：https://leetcode-cn.com/problems/intersection-of-two-arrays/

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☆打卡算法☆LeetCode 221. 最大正方形算法解析

大家好，我是小魔龙，Unity3D软件工程师，VR、AR，虚拟仿真方向，不定时更新软件开发技巧，生活感悟，觉得有用记得一键三连哦。

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Facebook：AV1比x264和libvpx-VP9提升至少30%

改进视频压缩对于更敏捷、更高质量地传输视频文件非常重要，同时使用更少的带宽和存储空间。从4K流媒体传输到智能手机的视频聊天及笔记本电脑的屏幕共享一切都可以通过更强质量更小的压缩编码视频。

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(Leetcode 2021 刷题计划) 74. 搜索二维矩阵

编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中，是否存在一个目标值。该矩阵具有如下特性：

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【ICLR】四篇好文简读-专题10

Compositional Attention: Disentangling Search and Retrieval 论文摘要：

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Leetcode No.85 最大矩形（单调栈）

给定一个仅包含 0 和 1 、大小为 rows x cols 的二维二进制矩阵，找出只包含 1 的最大矩形，并返回其面积。

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【LeetCode05】删除排序数组中的重复项

《算法的时间复杂度和空间复杂度》：https://www.jianshu.com/p/88a1c8ed6254

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【数据结构和算法】找出两数组的不同

这是力扣的 2215 题，难度为简单，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的一种。

01

Leetcode No.73 矩阵置零（python版）

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。

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