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为什么拼多多的笔试题这么难?

,整个矩阵就在顶部少了一层,后续打印不需要再去处理它们 // 每当把从上到下把一列打印完毕之后,整个矩阵就在右部少了一列,后续打印不需要再去处理它们 // 每当把从右到左把一行打印完毕之后...,整个矩阵就在底部少了一层,后续打印不需要再去处理它们 // 每当把从下到上把一列打印完毕之后,整个矩阵就在左部少了一列,后续打印不需要再去处理它们 // 因此,设置四个变量...,填充 res 数组,从索引位置 0 的地方开始填充 int index = 0; // 使用一个 while 循环进行打印,只要打印区间中还有值就一直打印...// 直到出现边界越界,即打印区间不存在元素了,跳出循环 while (true) { // 1、从左到右,打印这一行 // 此时,边界从...return res; } } 最后,欢迎加入吴师兄的算法训练营。

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面了一圈,一个 offer 也没收到...

,整个矩阵就在顶部少了一层,即 top 位置向下挪了一层 每当把从上到下把一列打印完毕之后,整个矩阵就在右部少了一列,即 right 位置向左挪了一列 每当把从右到左把一行打印完毕之后,整个矩阵就在底部少了一层...,整个矩阵就在顶部少了一层,后续打印不需要再去处理它们 // 每当把从上到下把一列打印完毕之后,整个矩阵就在右部少了一列,后续打印不需要再去处理它们 // 每当把从右到左把一行打印完毕之后...,填充 res 数组,从索引位置 0 的地方开始填充 int index = 0; // 使用一个 while 循环进行打印,只要打印区间中还有值就一直打印...// 直到出现边界越界,即打印区间不存在元素了,跳出循环 while (true) { // 1、从左到右,打印这一行 // 此时,边界从...if ( left > right ) { break; } } // 最后,返回结果即可

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我曾经在极端愤怒的情况下做不出简单题!

,整个矩阵就在顶部少了一层,即 top 位置向下挪了一层 每当把从上到下把一列打印完毕之后,整个矩阵就在右部少了一列,即 right 位置向左挪了一列 每当把从右到左把一行打印完毕之后,整个矩阵就在底部少了一层...,整个矩阵就在顶部少了一层,后续打印不需要再去处理它们 // 每当把从上到下把一列打印完毕之后,整个矩阵就在右部少了一列,后续打印不需要再去处理它们 // 每当把从右到左把一行打印完毕之后...,填充 res 数组,从索引位置 0 的地方开始填充 int index = 0; // 使用一个 while 循环进行打印,只要打印区间中还有值就一直打印...// 直到出现边界越界,即打印区间不存在元素了,跳出循环 while (true) { // 1、从左到右,打印这一行 // 此时,边界从...if ( left > right ) { break; } } // 最后,返回结果即可

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python数组-1成员_python*3

第一个“:” 表示循环,第二个“:” 表示设定后面数字为步长。...对于循环操作中下标的操作应该先处理越界,然后再根据的正负转换成对应的正负坐标。 a='python' #len(a)=6 i=1 j=4 k=1 b=a[i:j:k] #结果为yth 。...k缺省(默认)为1,k大于0时,i缺省(默认)为0,j缺省(默认)为len(a) b=a[i:] #结果为ython,表示从下标i开始到最后一个(下标为len(a)-1) b=a[:] #结果为python...,等价于a[0:6:1],表示从下标0开始到最后一个结束,步长为1。...numpy中为方便矩阵操作更进一步使用了 “,” 符号(数组操作中 逗号 在原生的python中没有定义) 在numpy 中上面操作的只是一个维度的操作描述,通过逗号来间隔不同维度的操作,如下 import

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Python CUDA 编程 - 6 - 共享内存

普通矩阵乘法 一个C = AB的矩阵乘法运算,需要我们把A的某一行与B的某一列的所有元素一一相乘,求和后,将结果存储到结果矩阵C的(row, col)上。...这个实现中,跟做优化的版本相同的是,每个Thread计算结果矩阵中的一个元素,不同的是,每个CUDA Block会以一个 BLOCK_SIZE * BLOCK_SIZE 子矩阵为基本的计算单元。...for n in range(BLOCK_SIZE)这个循环做子矩阵向量乘法时,可多次复用sA和sB的数据。 子矩阵的数据汇总。...我们以一个 BLOCK_SIZE x BLOCK_SIZE 的子矩阵为单位分别对A从左到右,对B从上到下平移并计算,共循环 A.width / BLOCK_SIZE 次。...参考资料 https://lulaoshi.info/gpu/python-cuda/shared-memory.html

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LeetCode-498-对角线遍历

# LeetCode-498-对角线遍历 给定一个含有 M x N 个元素的矩阵(M 行,N 列),请以对角线遍历的顺序返回这个矩阵中的所有元素,对角线遍历如下图所示。...# 解题思路 方法1、模拟路径,观察图可以知道对角线位置的横纵坐标之和等于第一行的该对角线元素索引号,以第一行为例,奇数往右上走,偶数往左下走,对于越界的不添加,将他按左下或右上移动,直到到矩阵位置里面进行添加...这种方法的缺点是遍历了很多没有用的位置,浪费了时间,运行时间93ms 方法2、简化问题,直接遍历每个对角线,翻转奇数对角线数值即可,外层循环为所有对角线初始点。...static int[] findDiagonalOrder(int[][] matrix) { // 按索引坐标分为奇数和偶数情况,奇数右上走,偶数左下走,当前行数+当前列数=索引值 // 越界的不管到边界里面再加入...for (int i = 0; i < list.size(); i++) { out[i] = list.get(i); } return out; } # Python

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Java数组

元素下标是从0到9 for (int i = 0,i < number.length,i++){}; 给某个索引赋值时不能大于数组的长度 否则会导致数组下标越界异常 int[9] = 1;//这个一个错误的语句...数组的下标 初始值为0 是ars数组的第一个元素 j变量为result数组的下标 初始值result数组长度为4 是result数组的最后一个元素 i变量的更新方式是自增 j变量的更新方式是自减 循环的表达公式就为...使用案例: 多维数组压缩和读取 左边是原始数组 右边为压缩后的稀疏数组也叫稀疏矩阵 稀疏矩阵的参数: row 表示数组行下标 第一行的row表示整个数组总共有多少行 col 表示数组列下标 第一行的...填充数组元素 Arrays.fill(int[], fromIndex, toIndex, val); 参数: int[] 被分配的指定数组名 fromIndex 分配索引的范围的第一个元素索引 被填充的范围包括此索引...直到交换到最后一个元素。 每交换一轮,较大的元素会被排在最后面,较小的元素则会排在最前面 每轮排序的元素越来越少,直到没有元素可以交换为止。

1.8K30

一天一大 leet(判断子序列)难度:简单-Day20200727

== t.charAt(j)) { i++ } j++ } return i == slen } 动态规划 设 t 长 tlen 声明一个 tlen*26 的矩阵...dp 矩阵中记录 t 中每个字符第一次出现所在的坐标点 - a h b g d c - 0 0 6 ... ... ... ... 6 1 2 2 2 6 ... ... 6 3 4 4 4 4 4...,因为无法预期第一次出现 t[i]的位置,则倒序查询默认填充 tlen(表示不存在): dp[i][j],在 a-z 中,等于的字符,则将 t 中索引存放到 dp[i][j]中 dp[i][j],不等于的字符...,则该位置不是 t[i]出现位置,其值沿用本行已计算的值 dp[i+1][j] 遍历 s,每一个字符对应 dp 一行 如果该行存放的位置为边界则说明匹配,t 中未查询到该字符 位置越界则,继续查询后一个...slen = s.length, tlen = t.length, dp = Array.from({ length: tlen + 1 }, () => Array(26)) // 填充边界值

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一天一大 leet(寻宝)难度:困难-Day20200729

那么,从起点开始,我们最少需要多少步才能最后拿到宝藏呢? 如果无法拿到宝藏,返回 -1 。 示例: 1.示例1 输入: ["S#O", "M.....回想下之前做过的题目 有障碍的矩阵20200706: 不同路径 II (难度:中等) 四个方向行进的矩阵20200726: 矩阵中的最长递增路径 (难度:困难) 思路 先理下题目中步数的组成: 有障碍...- 那么不同的 M 点组合就会有不同的结果 - 没有不同组合下的最小路径 - 更加官方思路使用二进制数标识不同的 M 点组合, - 1 表示已触发机关包含这个 M 点, - 0 表示这个 M 点触发...声明 dp 表示指定 m 点为第一个触发的 M 点是,起点到 M-O-M 组合最小步数和 - M-O-M 组合最小步数和 - 枚举不同的 M 点组合,使用二进制数标记 M 点位置,则对所有的 M 点上层循环...,填充起点为(x,y)是到达每个单元格的步数 return result } // 判断给定坐标是否越界 function inBound(x, y) { return

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百道Python入门级练习题(新手友好)

第2行,mtx1用来记住第一个矩阵。它是3行4列的矩阵。它的初值是空列表。 2. 第3行到第7行,是一个for循环。每循环一次,得到矩阵一行。row变量用来记住这一行。 3....第5,6行,是一个for循环。每循环一次,就往row列表中加入一个整数。循环4次,就生成了一行。 5. 第7行,把矩阵一行加到mtx1的尾部。mtx1是以列表作为元素的列表,也即矩阵。...result用来存储3行3列的矩阵。 2. 第2行到第7行构成一条for循环语句。一共循环3次。每循环一次,求出result矩阵一行。 3. 第3行,row变量用来存储矩阵一行。...for循环一共执行3次。每一次,输出矩阵一行。 2....Python学习资料或者需要代码、视频加这个群吧548加上377还有875 都在这里了

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剑指Offer题解 - Day56

顺时针打印矩阵 力扣题目链接[1] 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。...我们维护上右下左四个边界,每打印一边,就将边界往相反方向缩进一行。...打印上边界所处行之后,将上边界向下缩进; 打印右边界所处列之后,将右边界向左缩进; 打印下边界所处行之后,将下边界向上缩进; 打印左边界所处列之后,将左边界向右缩进; 直到某一个边界越过了相对边界,则停止循环...初始化右边界和下边界的值,需要矩阵内层和外层的长度减一。给结果数组赋值的时候,通过x++达到了先赋值再索引加一的效果。 判断越界条件通过先自增或自减,再判断是否越界。...就可以将边界缩进的同时判断越界情况。 最终返回结果数组即可。 总结 本题考查矩阵打印的模拟。难点在于边界情况的考虑与循环的终止。 复杂度方面,由于需要遍历矩阵所有的节点,因此时间复杂度是O(mn) 。

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GPU加速03:多流和共享内存—让你的CUDA程序如虎添翼的优化技术!

这里我们也不用再明确使用if (idx < N)来判断是否越界,因为for循环也有这个判断。...矩阵运算 一个C = AB的矩阵乘法运算,需要我们把A的某一行与B的某一列的所有元素一一相乘,求和后,将结果存储到结果矩阵C的(row, col)上。...这个实现中,跟做优化的版本相同的是,每个Thread计算结果矩阵中的一个元素,不同的是,每个CUDA Block会以一个 BLOCK_SIZE * BLOCK_SIZE 子矩阵为基本的计算单元。...每个Thread会将A中的一个元素加载到sA中,一个Block的 BLOCK_SIZE x BLOCK_SIZE 个Thread可以把sA填充满。...for n in range(BLOCK_SIZE)这个循环做子矩阵向量乘法时,可多次复用sA和sB的数据。 子矩阵的数据汇总。

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路径

[["a","b","c","e"], ["s","f","c","s"], ["a","d","e","e"]] 但矩阵中不包含字符串“abfb”的路径,因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后...1、模拟 首先看一下矩阵的初始状态。 ? 我们需要在这个矩阵中寻找目标字符串 bfce,第一步要做的就是先匹配上目标字符串的第一个元素 b ,我们从矩阵的第一行第一列的元素开始匹配,找到了 a 。...3、匹配 本题提供了一个矩阵矩阵是一个二维数组,需要我们在二维数组中进行搜索,为了能够覆盖所有的情况,必然要使用两个嵌套的循环。...4、边界 1、行越界 2、列越界 3、矩阵元素已访问过 三、动画描述 四、图片描述 ? 剑指 Offer 12. 矩阵中的路径.002 ? 剑指 Offer 12. 矩阵中的路径.003 ?...= word[k]) return false; // 之前已经和目标字符串匹配成功了 length - 1 个字符,此时又匹配成功了最后一个元素,直接返回结果 if(

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【C语言】带你玩转数组(全程高能)

可以通过sizeof来计算 越界问题 数组的下标是有范围限制的。 数组的下规定是从0开始的,如果数组有n个元素,最后一个元素的下标就是n-1。...二维数组又称为矩阵,行列数相等的矩阵称为方阵。 可千万不要以为二维数组是什么高大上的东西,本质上也只是数组而已。可别到后面看到矩阵就晕了,不知道矩阵是什么,其实用二维数组就是矩阵。...,第一行不够放的时候,会进入第二行,以此类推。...好啦,接下来基于一维数组的理解上,二维数组的使用对于我们并不是什么难事了,直接来看看我们的代码练习一下: 我们可以看到打印出来的结果只有一行,这时候可能有人会问了,怎么打印出类似矩阵的效果呢?...对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点,最后的元素应该会是最大的数。 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。

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