给你一棵二叉树，找二叉树中的一棵子树，他的所有节点之和最大。 返回这棵子树的根节点。 我会把你返回的节点作为最优子树的树根来打印。 数据保证有且仅有唯一的...
本文最初是本着好奇心和兴趣的驱使，最后通过一种自底向上的方式对boltdb内部实现一探究竟。 本文采用自底向上的方式来介绍boltdb内部的实现原理。...其实我们经常都在采用自底向上或者自顶向下这两种方式来思考和求解问题。 例如：我们阅读源码时，通常都是从最顶层的接口点进去，然后层层深入内部。这其实本质上就是一种自顶向下的方式。...这其实是一种自顶向下的方式；在真正执行时，我们通常又是从原先分解到最底层的原子单元开始执行，然后层层递进。最终所有的原子单元执行完后，我们的目标也就实现了。这其实又是自底向上的完成任务方式。...采用自底向上的方式的话，也就意味着我们先从磁盘这一层进行分析。然后逐步衍生到内存；再到用户接口这一层。层层之间是被依赖的一种关系。这样的话，其实就比较好理解了。在本文中，本人采用自底向上的方式来介绍。...具体采用自底向上还是自顶向下来分析。见仁见智，也具体问题具体分析。 在开始主要内容之前，先交代一些题外话。 本文核心内容主要摘自个人上周完结的自底向上剖析boltdb源码 一书。属于原先书籍的精简版。
三明治集成测试方法 定义:三明治集成是一种混合增殖式测试策略，综合了自顶向下和自底向上两种集成方法的优点，因此也属于基于功能分解集成。...例子如下： 针对本题，三明治集成测试有两种方法 第一种： 目的：综合利用自顶向下和自底向上两种集成策略的优点 ?...第二步，在M2 - M3 - M4层以下采用自底向上测试方法 ? 整合后 ?...优点：出来具有自顶向下和自底向上两种集成策略的优点之外，运用了一定的技巧，能够减少桩模块和驱动模块的开发 缺点：在被集成之前，中间层不能尽早得到充分测试（在本题中，中间层即是M2 - M3 - M4层）...，模块M3层下面使用自底向上集成测试策略，对M3层使用使用独立测试策略（即对该层模块设计桩模块和驱动模块完成对目标层的测试，参考 https://blog.csdn.net/xhf55555/article
云栖君导读：知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种。其中自顶向下构建是指借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库里。...而自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的信息，加入到知识库中。...在本文中，笔者主要想分享一下自底向上构建知识图谱的全过程，抛砖引玉，欢迎大家交流。...随着自动知识抽取与加工技术的不断成熟，当前的知识图谱大多采用自底向上的方式构建，如Google的Knowledge Vault和微软的Satori知识库。 1、定义 俗话说：“看人先看脸。”...4、构建技术 前面我们已经说过了，知识图谱有自顶向下和自底向上两种构建方式，这里提到的构建技术主要是自底向上的构建技术。
代码清单1-18 static bool nim(int x, int y) { // speical case if(x == y) ...
昨（shang）天（zhou）结尾说到AVL树的弊端，然后提到了伸展树这个东西，那这次就来说说这个伸展树的第一种实现，自底向上的伸展树。...看完原理就来看看代码，自底向上的伸展树需要想办法保存各结点的父结点，一般有两种保存方式，一种是给每个结点增加一个父结点指针，另一种是用栈来保存访问路径，我这里选择后面一种。...讲完了自底向上的伸展树，想必大家又会想，这样不是还要用一个栈来保存结点吗？而且这样展开一棵树实际上需要从上向下再从下到上遍历两次树才能完成，看起来也不会特别有效率嘛。...没错，这两点就是这种写法的伸展树的缺点，下次来说自顶而下的伸展树。
1.自顶向下 #include using namespace std; //合并两个有序数组的操作 //索引m是第二区间的左边界 void merge(int *a, int...mergeSort(a, n); for_each(a, a+n, [](int a) {cout << a << " ";}); cout << endl; return 0; } 2.自底向上
当前主流的2D HPE方法主要可以分为自顶向下（top down）和自底向上（bottom up）两种方式。...如上图所示，自顶向下的方法首先进行人体检测，检测出输入图片中的一个或者多个人，然后对于每个人单独预测其关键点。而自底向上的方法同时预测图片中的所有关键点，然后将不同类型的关键点聚合成人体。...2）自顶向下方法的计算复杂度随着图片中总人数的增加而线性上升。在人数比较多的场景，耗时难以满足实时性要求。而自底向上的算法，能够有效解决这两方面的问题，因此也受到了研究者的广泛关注。...HigherHRNet 该算法整体沿用了 AE 的思想，设计了 HigherHRNet 网络结构，致力于解决自底向上的人体姿态估计方法的尺度变化问题，有利于同时预测图片中不同尺度大小的人体姿态。...希望大家通过本文的阅读能够对自底向上的2D HPE有一个初步的认识，也欢迎大家使用MMPose来支持相关的研究与应用~ 向上滑动查看参考文献 [1] Cao, Zhe, et al.
给你一棵二叉树的根节点 root，找出这棵树的 每一棵 子树的 平均值 中的 最大 值。
解题 由题目条件可知向上走的路径只有1个分支，把反向的路径存在哈希map里 遍历hasApple数组，对有苹果的序号，进行dfs往上找，找到一条边，就在哈希表里删除一条 最后返回边的个数乘以2 class...minTime(int n, vector>& edges, vector& hasApple) { unordered_map up;//向上走的路径
解法 1: 自顶向下 根绝平衡二叉树的定义，可以递归比较每个节点的左右子树的高度差，是否超过 1。如果所有节点都满足条件，那么就是一棵平衡二叉树；否则，不是一棵平衡二叉树。...root) return 0; return 1 + Math.max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)); } 解法 2: 自底向上（推荐）
文章目录 一、动态规划简介 二、自底向上的动态规划示例 1、原理分析 2、算法设计 3、代码示例 三、自顶向下的动态规划示例 1、算法设计 2、代码示例 一、动态规划简介 ---- 动态规划 ,...贪心算法 只注重 当前利益最大化 ; 贪心算法 只考虑下一步的最佳利益 ; 动态规划 实现方法 : 递归 : 如 记忆化搜索 的实现 ; for 循环 : 使用 多重 for 循环 实现 ; 二、自底向上的动态规划示例...---- 从 下图的 数字三角形 中 从上到下 找到一条 最短路径 ; 1、原理分析 自底向上 的动态规划思想 : 下面的 n 的最佳路径 指的是 以 n 为起点 到达 最底层的 的最短路径 ; 顶部的...之间取最短的最短路径 , 是 2 , 对应最短路径 5 , 最短路径为 1 + 5 = 6 通过分析 , 可以得出 从 1 开始的最短路径为 1 -> 2 -> -5 -> 8 , 最短路径为 6 ; 2、算法设计...开始走 , 肯定走 1 -> 2 -> 4 路线 是最短路径 , 为 7 ; -5 这个点 , 从 起点 1 开始走 , 肯定走 1 -> 2 -> -5 路线 是最短路径 , 为 -2 ; 1、算法设计
因此，微软亚洲研究院提出了用直接回归坐标的方法设计多人姿态检测模型，其结果超过了此前的关键点热度图检测并组合的方法，并且在 COCO 和 CrowdPose 两个数据集上达到了目前自底向上姿态检测的最好结果...针对这一困难，学术界有两种解决方案，一种是自顶向下的方法，先检测出人体目标框，再对框内的人体完成单人姿态检测，这种方法的优点是更准确，但开销花费也更大；另一种则是自底向上的方法，常常先用热度图检测关键点...这种直接回归坐标的方法超过了以前的关键点热度图检测并组合的方法，并且在 COCO 和 CrowdPose 两个数据集上达到了目前自底向上姿态检测的最好结果。...此外，在关键点和中心点热度图的损失函数设计中，研究员们还用一个独立的热度图估计分支估计了 K 张关键点热度图和一张中心点热度图，中心点热度图显示了像素是人的中心点的置信度。...综上，DEKR 显著地提高了关键点回归的质量，并且达到了现阶段自底向上姿态检测的最好结果。DEKR 将用于回归的特征解构，这样每个特征都可以集中注意到相应关键点区域，进而更准确地回归对应关键点。
文章目录 一、问题分析 二、自顶向下的动态规划 1、动态规划状态 State 2、动态规划初始化 Initialize 3、动态规划方程 Function 4、动态规划答案 Answer 5、代码示例...三、自底向上的动态规划 1、动态规划状态 State 2、动态规划初始化 Initialize 3、动态规划方程 Function 4、动态规划答案 Answer 5、代码示例 LeetCode 62...可行方案总数 在本示例中 , 使用动态规划 求的是 可行方案总数 ; 在 m x n 网格中 , 只能向右走 或 向下走 ; 将 大规模问题 拆解成 小规模问题 时 , 其依赖关系 是有 方向性的 ; 二、自顶向下的动态规划..., 7); System.out.println("3 x 7 网格方案数为 : " + minTotal); } } 执行结果 : 3 x 7 网格方案数为 : 28 三、自底向上的动态规划
本题和上题一样同属于层次遍历，不同的是本题从底层往上遍历，如下： 代码如下： 1 struct TreeNode { 2 int ...
论文地址：Faster Shift-Reduce Constituent Parsing with a Non-Binary, Bottom-Up Strategy 介绍 这篇论文提出了一种非二叉化、自底向上的转移系统...自底向上的转移系统就不详细介绍了，之前都已经介绍过了，这里只说明一下之后要用到的记号。 转移系统由一个stack和buffer组成，每个时刻的状态通常表示为 ?...自底向上的转移系统 传统的转移系统REDUCE操作都只是将栈顶的两个元素归约为一个结点，而本文提出的转移系统将REDUCE扩展为REDUCE-X#k动作，归约栈顶概率最大的k个结点为结点X。...在运行速度上，本文的模型也比其他转移系统略有提升，我感觉虽然不需要二叉化了，但是REDUCE#k动作的增加同样会增加复杂度，这是自底向上转移系统的一个固有的问题。...总结 本文提出了一个非二叉化的自底向上的转移系统，主要有如下几个贡献点吧： 非二叉化预测，采用REDUCE#k动作。 采用损失函数来实现Dynamic Oracle。
本博客分为上下俩部分，第一部分讲解在代码层次 编写可阅读的代码， 第二部分讲解方法，类，以及一些设计上的考虑 让代码更适合阅读。
# #钢条切割问题：自低向上（由小到大） # #获得最大值 def max(a,b): maxData = a; if maxData < b: maxData = b
这里是代码 } fn(); //运行 对fn()进行替换一下 (fn)()等价与fn() (function(){ //这里是代码 })() 测试： (function(){ var str= '自运行
Math.round()、Math.ceil()、Math.floor()分别代表取整，向上取整，向下取整。 Math.round四舍五入 参数：一个数值。...= Math.round(20.5);//返回结果为21 //特殊负数情况 x = Math.round(-20.5);//返回-20 x = Math.round(-20.51);//返回-21 向上取整...注：Math.ceil(null)返回0，而不是返回NaN错误，QAQ，js坑真多。 由于ceil是Math的静态方法，因此访问Math对象就可以直接调用了。...Math.floor(45.05);//45 Math.floor(4);//4 Math.floor(-45.05);//-46 Math.floor(-45.95);//-46 总结 Math.ceil用于向上取整
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