输入: 1 1 / \ 2 2 [1,2], [1,null,2] 输出: false
中心对称数是指一个数字在旋转了 180 度之后看起来依旧相同的数字（或者上下颠倒地看）。
要说马拉车算法，必须说说这道题，查找最长回文子串，马拉车算法是其中一种解法，狠人话不多，直接往下看：
来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-palindromic-substring，著作权归领扣网络所有。
在面试算法题中，字符串是经常出现的类型。而字符串类型中回文出镜率相当高，在查找回文的问题中出现了一系列相当烧脑但却又精彩纷呈，非常值得研究和欣赏的算法，我们这次研究的mamache算法就是一例。它设计巧妙，而且效率很高，研究它能让人有一种回味无穷的感觉。
今天要讲的这道题是 bilibili 今年的笔试真题，也是一道关于栈的经典面试题。
http://blog.csdn.net/beiyeqingteng/article/details/7044471
二叉树的遍历和队列的相关概念前面已经介绍，忘记了的小伙伴复习后再看效果一定翻倍哟！
之前有部电视剧《点燃我温暖你》没火，但是其中李峋的爱心代码却在程序圈超级火，这圣诞节快到了了，给大家来一波爱心代码的教学，同时弥补一下Java语言上一波的缺失。最终希望大家能在圣诞节该浪漫的浪漫、该脱单的脱单，加油兄弟！同时我也把实现思路通过动画给大家说清楚，期望各个语言的大佬都能一起开发出来，用心浪漫2022圣诞节！（开发了可以在评论区留个言哦~）
在Android中，如果你用Matrix进行过图像处理，那么一定知道Matrix这个类。Android中的Matrix是一个3 x 3的矩阵，其内容如下：
把一个严格升序的数组进行旋转，如[0,1,2,3,4,5]旋转3位成为[3,4,5,0,1,2]。在这样的数组中找到目标数字。如果存在返回下标，不存在返回-1。 输入: nums = [4, 5, 6, 7, 0, 1, 2], target = 6 输出: 2 输入: nums = [4, 5, 6, 7, 0, 1, 2], target = 3 输出: -1
给定一个数组 A[0,1,…,n-1]，请构建一个数组 B[0,1,…,n-1]，其中 B 中的元素 B[i]=A[0]×A[1]×…×A[i-1]×A[i+1]×…×A[n-1]。不能使用除法。
老潘刚开始接触神经网络量化是2年前那会，用NCNN和TVM在树莓派上部署一个简单的SSD网络。那个时候使用的量化脚本是参考于TensorRT和NCNN的PTQ量化（训练后量化）模式，使用交叉熵的方式对模型进行量化，最终在树莓派3B+上部署一个简单的分类模型（识别剪刀石头布静态手势）。
给定一个二叉树，返回其节点值的锯齿形层次遍历。（即先从左往右，再从右往左进行下一层遍历，以此类推，层与层之间交替进行）。
给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。
对称二叉树的含义非常容易理解，左右子树关于根节点对称，具体来讲，对于一颗对称二叉树的每一颗子树，以穿过根节点的直线为对称轴，左边子树的左节点=右边子树的右节点，左边子树的右节点=左边子树的左节点。所以对称二叉树的定义是针对一棵树，而判断的操作是针对节点，这时可以采取由上到下的顺序，从根节点依次向下判断，只需要重复调用函数，不需要回溯。
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target ，找出数组中和为目标值的两个数，并返回它们的数组下标。
前面我们讲过一个关于字符串的算法：KMP算法。今天我们来讲另外一个字符串算法：Manacher算法。这个算法是用于解决一个问题叫：最长回文子串。
有,在JAVA语言中,默认小数是双精度(double),而float是单精度类型,使用float接收双精度的数值,相当于向下转型(down-casting),会造成精度丢失,因此需要强制类型转换即float f = (float)6.6或者在数值后指定类型即float f = 6.6F;
第一次把自己的解题思维写出来，可能写的不太好，请给位原谅，哈哈哈哈额，如果有错的，请各位大佬帮我指出来哈，谢谢！！(＾Ｕ＾)ノ~ＹＯ
正读和反读都相同的字符序列为“回文”，如“abba”、“abccba”是“回文”，“abcde”和“ababab”则不是“回文”。字符串的最长回文子串，是指一个字符串中包含的最长的回文子串。例如“1212134”的最长回文子串是“12121”。下面给出了三种求最长子串的方法。
在上一篇文章里，我们已经介绍了《Total Conincidence》这个经典魔术的数学原理，相信数学爱好者们定是爱不释手，往期内容请戳：
因为在看郭霖大神的博客时有关于Matrix结合Camera实现图片的3D旋转，而其中Matrix的preTranslate()和postTranslate()方法当时不是太了解。关于android中对图片处理的内容我没怎么看过，所以不会也是在情理之中。但是既然想看会图片的3D旋转，这个又是必须要过的关，所以还是看了一点资料，发现原来只是我理解错了，并没有那么难，本文就是说说我当时是怎么理解的。
最近的一些文章都可能会很碎，写到哪里是哪里，过一阵子会具体的整理一遍，这里其它的类型题先往后排一排，因为蓝桥最后考的也就是对题目逻辑的理解能力，也就是dp分析能力了，所以就主要目标定在这里，最近的题目会很散，很多，基本上都是网罗全网的一些dp练习题进行二次训练，准备比赛的学生底子薄的先不建议看啊，当然，脑子快的例外，可以直接跳过之前的一切直接来看即可，只需要你在高中的时候数学成绩还可以那就没啥问题，其实，dp就是规律总结，我们只需要推导出对应题目的数学规律就可以直接操作，可能是一维数组，也可能是二维数组，总体来看二维数组的较多，但是如果能降为的话建议降为，因为如果降为起来你看看时间复杂度就知道咋回事了，那么在这里祝大家能无序的各种看明白，争取能帮助到大家。
马拉车算法（ Manacher‘s Algorithm ）是小吴最喜欢的算法之一，因为，它真的很牛逼！
给定一个字符串，您的任务是计算此字符串中的回文子串数。 具有不同起始索引或结束索引的子字符串被计为不同的子字符串，即使它们由相同的字符组成。
作者：nxlhero 来源：https://blog.51cto.com/nxlhero/2515850
马拉车算法当然不是马拉着车的奇奇怪怪的东西，是Manacher’s Algorithm的音译。 Manacher’s Algorithm马拉车算法是一种可以在 线性时间内求最长回文子串的算法（Manacher是人名，发明者）。所谓的回文也就是正读反读都是一样的，比如 、 ，那在一个字符串中找最长的回文子串，一般使用中心扩展法，也就是枚举每一个字符为对称中心，然后向左右延伸并判断是否相等，但这种方法的时间复杂度是 。
转载自：大数据文摘，未经允许不得二次转载 📷 先做一个简单的小测试。 这里有几组图片，不要怀疑，每组图片都有一张是合成的“假脸”。 📷 左边为假 📷 右边为假 📷
也记作 。换言之，一个分布的香农熵是指遵循这个分布的时间所产生的期望的信息总量。它给出了对依据概率分布P生成的符号进行编码所需的比特数在平均意义上的下界。哪些接近确定性的分布(输出几乎可以确定)具有较低的熵：那些接近均匀分布的概率分布的概率分布具有较高的熵。当x是连续时，香农熵被称为微分熵(differential entropy)。
随着信息安全的日益重要，加密技术在软件开发领域中扮演着关键的角色。Java作为一门广泛应用的编程语言，提供了丰富的加密库和API，使得开发者可以轻松实现各种加密算法。本文将深入探索Java技术中常用到的六种加密技术，包括对称加密、非对称加密、哈希算法、消息摘要、数字签名和数字证书，并通过具体的实现代码帮助读者更好地理解和应用这些加密技术。
请实现一个函数，用来判断一棵二叉树是不是对称的。如果一棵二叉树和它的镜像一样，那么它是对称的。
栈（Stack）又名堆栈，它是一种重要的数据结构。从数据结构角度看，栈也是线性表，其特殊性在于栈的基本操作是线性表操作的子集，它是操作受限的线性表，因此，可称为限定性的数据结构。限定它仅在表尾进行插入或删除操作。表尾称为栈顶，相应地，表头称为栈底。栈的基本操作除了在栈顶进行插入和删除外，还有栈的初始化，判空以及取栈顶元素等。
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。
在移动右指针时,如果新加入的字符没有出现过,或者出现次数没有超过2次,我们就扩大窗口,并更新最大长度。
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；
在Java中，我们可以使用许多不同的加密和解密技术来保护数据。这些技术可以用于加密密码、保护敏感数据、网络通信等。下面将介绍Java中常用的加密和解密技术和实现方法。
ai中设计图标很方便，想要设计多块圆形对称的图标，该怎么设计呢？下面我们就来看看详细的教程。
hashCode的作用 要想了解一个方法的内在原理，我们首先需要明白它是干什么的，也就是这个方法的作用。在讲解数组时，我们提到数组是java中效率最高的数据结构，但是“最高”是有前提的。第一我们需要知道所查询数据的所在位置。第二：如果我们进行迭代查找时，数据量一定要小，对于大数据量而言一般推荐集合。 在Java集合中有两类，一类是List，一类是Set他们之间的区别就在于List集合中的元素师有序的，且可以重复，而Set集合中元素是无序不可重复的。对于List好处理，但是对于Set而言我们要如何来保证元
字节流和字符流。字节流继承于InputStream、OutputStream，字符流继承于Reader、Writer。在java.io 包中还有许多其他的流，主要是为了提高性能和使用方便。关于Java的I/O需要注意的有两点：一是两种对称性（输入和输出的对称性，字节和字符的对称性）；二是两种设计模式（适配器模式和装潢模式）。另外Java中的流不同于C#的是它只有一个维度一个方向。
加密分为对称加密和非对称加密。非对称加密，加解密使用不同的密钥，如RSA；对称加密，加解密使用相同的密钥，如DES(Data Encryption Standard，即数据加密标准)。相对而言，非对称加密安全性更高，但是计算过程复杂耗时，一般只应用于关键信息，非关键信息可以考虑使用对称加密。
java语言采用流的机制来实现输入/输出。所谓流，就是数据的有序排列，流可以是从某个源出来，到某个目的地去。根据流的方向可以将流分成输出流和输入流。
在左侧数值虽然是分别大8倍，小8倍的差别，但是在数轴上并不对称。但是经过转换后，这两个倍数差异离中心0是等距的，倍数变化就被明显的展示出来了。这可以使正负倍数的变化出现在一个对称的尺度上。
在日常开发中，无论是使用何种编程语言，我们都会遇到加解密的需求。例如，为了保护接口数据安全，我们需要对数据进行加密传输；在HTTPS协议中，通过非对称加密传输客户端私钥，然后双方使用该私钥进行对称加密通信；使用MD5算法进行文件一致性校验等。然而，面对众多的加解密方案，我们往往不清楚何时使用哪种方法。本文将为您梳理当前主流的加解密技术，并对算法进行科普性说明，但不涉及具体算法分析。根据日常应用场景，加解密技术大致可分为以下四类：
( 例如，数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。
前言：本文主要介绍了目前App数据传输过程中几种常见的加密方式，以及一些常规的解密手段，并不涵盖并应对所有情况，在实战过程中还须具体情况具体分析，随机应变；同时，也十分欢迎与希望各路大神提出宝贵建议和思路，一起学习和研究。（注：全文中所提到的App仅针对Android App）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-palindromic-substring，著作权归领扣网络所有。
有时我们需要计算输入和输出都为向量和函数的所有偏导数。包含所有这样的偏导数的矩阵被称为Jacobian矩阵。具体来说，如果我们有一个函数 , 的Jacobian矩阵 定义为 。有时，我们也对导数的导数感兴趣，即二阶导数(second derivative)。例如，有一个函数 ， 的一阶导数(关于 )关于 的导数记为 为 。二阶导数告诉我们，一阶导数(关于 )关于 的导数记为 。在一维情况下，我们可以将 为 。二阶导数告诉我们，一阶导数如何随着输入的变化而改变。它表示只基于梯度信息的梯度下降步骤是否会产生如我们预期那样大的改善，因此它是重要的，我们可以认为，二阶导数是对曲率的衡量。假设我们有一个二次函数(虽然实践中许多函数都是二次的，但至少在局部可以很好地用二次近似)，如果这样的函数具有零二阶导数，那就没有曲率，也就是一条完全平坦的线，仅用梯度就可以预测它的值。我们使用沿负梯度方向下降代销为 的下降步，当该梯度是1时，代价函数将下降 。如果二阶导数是正的，函数曲线是向上凹陷的(向下凸出的)，因此代价函数将下降得比 少。
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