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程序员进阶之算法练习（四十五）

小明一开始在最底层（第n行）左边的楼梯的位置，假设小明上一层楼梯的时间为1，经过一个房间的时间也为1，关灯的不耗费时间； 并且小明会把这一行的灯都关掉，再走到上一层。...第i层，我们用lMax[i]和rMax[i]来表示，这一层灯的最左边和最右边位置，这样可以快速算出走完当前层的代价。...题目解析： 在不考虑附加价格的时候，可以直接对价格排序，从价格最小的物品开始，直到无法购买即可； 附加价格的影响是当购买的物品越多的时候，物品的的价格是越贵，这里是具有单调性的。...; 题目解析： 分情况讨论，先看最少输的情况： 如果希望小红尽可能少输，那么应该让小红每个数字尽可能找大于等于小明的数字进行匹配； 于是可以采取这种的策略：对于每个数字，尽可能找与之最近的数字；...： 我们把每一列分成多个区间，每个区间内部都是有序的；（比如说样例的第一列1，3，4，5，4就可以分成两个区间[1, 4], [5, 5]) 对于询问[l, r]即是，是否存在一个有序的区间，覆盖给定的区间

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Leetcode No.40 组合总和 II（DFS）

一、题目描述 给定一个数组 candidates 和一个目标数 target ，找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。...个数，而 rest 表示我们还需要选择和为rest 的数放入列表作为一个组合； 对于当前的第 pos 个数，我们有两种方法：选或者不选。...每次调用递归函数前，如果我们选了那个数，就需要将其放入列表的末尾，该列表中存储了我们选的所有数。在回溯时，如果我们选了那个数，就要将其从列表的末尾删除。...在大部分递归 + 回溯的题目中，我们无法给出一个严格的渐进紧界，故这里只分析一个较为宽松的渐进上界。在最坏的情况下，数组中的每个数都不相同，那么列表 freq 的长度同样为 n。...在递归时，每个位置可以选或不选，如果数组中所有数的和不超过 target，那么 2^n种组合都会被枚举到；target 小于数组中所有数的和时，我们并不能解析地算出满足题目要求的组合的数量，但我们知道每得到一个满足要求的组合

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    文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （86）-- 算法导论8.2 3题

    现在我们来分析给定的代码片段： 10 for j = 1 to A.length 这段代码表示在第10行循环的开始部分，我们将原来的计数范围从整个数组A的长度改为了从1到A.length。...算法的伪代码如下： 1.初始化一个长度为 n+1 的数组 count，用于存储每个元素出现的次数。 2.遍历输入列表 A，将 count[a] 加 1。...3.再次遍历输入列表 A，将每个元素 a 插入到其计数数组 count[a] 的末尾。 4.返回计数数组 count。...算法 B 的逻辑如下： 1.初始化一个长度为 n+1 的数组 count，用于存储每个元素出现的次数。 2.遍历输入列表 A，将 count[a] 加 1。...在这里插入图片描述 chatgpt： 对于给定的COUNTING-SORT算法，将第10行的循环开始部分代码改写为"for j = 1 to A.length"并不会影响算法的正确性。

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    基于bs4+requests爬取世界赛艇男运动员信息

    image.png 此时在程序员调试工具中可以看到已经准确定位第1位运动员名字在源代码中的位置，如下图所示： ?...bs4库是BeautifulSoup工具的第4个版本，用于解析网页。 下面2行代码导入2个库，如果不导入则无法使用此库的方法。...bs4库的BeautifulSoup方法是实例化对象，需要2个参数。第1个参数为网页源代码，参数的数据类型为字符串；第2个参数为解析网页方法，参数的数据类型为字符串。...image.png 爬取详情页面时，需要使用requests库的get方法重新发起请求，再使用bs4库的方法进行解析。 4.完整代码 第8行代码循环遍历每个运动员。...第9行代码定义变量item为字典，每抓取1个字段信息，则保存为字典的1个键值对。 第19行代码item_list.append(item)将变量item加入列表item_list中。

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    linux中的vi编辑器

    它们之间的关系如下： 下面分类别解析命令： ``(注意是~那个键) 返回到光标刚才的位置 Ctrl + f 往下翻页(forward) Ctrl + b 往上翻页（backward） n|...例子：删除m到n之间的行数 step1:(命令行命令模式):m,nd——输入从第m行到当前位置的删除命令 step2:(命令行命令模式)回车——执行删除命令 2.复制指定的某些行 命令：（命令行命令模式...例子：复制m到n之间的行数 step1:(命令行命令模式):m,ny——输入从第m行到当前位置的删除命令 step2:(命令行命令模式)回车——执行复制命令 3.选中指定的某些行 命令：（一般模式）mGVnG...+v 进入列编辑模式,向下或向上移动光标,把需要注释的行的开头标记起来,然后按大写的I,再插入注释符,比如"//",再按Esc,就会全部注释了。...删除：先按v,进入visual模式,横向选中列的个数(如"/ /"注释符号,需要选中两列),再按Esc,再按ctrl+v 进入列编辑模式,向下或向上移动光标,选中注释部分,然后按d, 就会删除注释符号。

    4.3K110

    C语言之scanf浅析

    %d 就是⼀个占位符， % 是占位符的标志， d 表示整数。第⼆个参数 &i 表示，将用户从键盘输⼊的整数存入变量 i 。...（小数在内存中有时无法精确保存） // ⽤⼾输⼊ " -13.45e12# 0" #include int main() { int x; float y;...它的规则是，从当前第⼀个非空白字符开始读起，直到遇到空⽩字符（即空格、换⾏符、制表符等）为⽌。 因为 %s 不会包含空白字符，所以无法用来读取多个单词，除非多个 %s ⼀起使用。...问题是用户可能输⼊其他 格式，⽐如 2020/01/01 ，这种情况下， scanf() 解析数据就会失败。 为了避免这种情况， scanf() 提供了⼀个赋值忽略符 。...只要把 * 加在任何占位符的百分号后面，该占位符就不会返回值，解析后将被丢弃。

    10310

    干货 | textRNN & textCNN的网络结构与代码实现！

    在⼀维互相关运算中，卷积窗口从输⼊数组的最左⽅开始，按从左往右的顺序，依次在输⼊数组上滑动。当卷积窗口滑动到某⼀位置时，窗口中的输⼊⼦数组与核数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。...可以看到输出的宽度为 7 - 2 + 1 = 6，且第⼀个元素是由输⼊的最左边的宽为2的⼦数组与核数组按元素相乘后再相加得到的：0 × 1 + 1 × 2 = 2。...下图展⽰了含3个输⼊ 通道的⼀维互相关运算，其中阴影部分为第⼀个输出元素及其计算所使⽤的输⼊和核数组元素：0 × 1 + 1 × 2 + 1 × 3 + 2 × 4 + 2 × (-1) + 3 × (...下图的阴影部分为第⼀个输出元素及其计算所使⽤的输⼊和核数组元素：2 × (-1) + 3 × (-3) + 1 × 3 + 2 × 4 + 0 × 1 + 1 × 2 = 2。...这⾥的输⼊是⼀个有11个词的句⼦，每个词⽤6维词向量表⽰。因此输⼊序列的宽为11，输⼊通道数为6。给定2个⼀维卷积核，核宽分别为2和4，输出通道数分别设为4和5。

    1.2K20

    Iptables之recent模块小结

    实际上recent的处理更为复杂, 从上面的流程可以看出，--set的功能在于计录数据包，将源IP加入列表。...b) 这里有个问题，由于set句在前，数据包进入是先计入列表，再判定是否合法。...update类似网银，连续输错5次密码，停止一小时，只不过update更严格，阻断时间是从最近的一次输错时间开始算，比如输错了5次，过了半个小时又输错一次，这时阻断时间不是剩半小时，而是从第6次重新计算...第1,2行规则表示: 清空原有的iptables规则 第3行规则表示: 已经建立成功的连接和与主机发送出去的包相关的数据包都接受，如果没有这一步，后面的tcp连接无法建立起来 第4行规则表示: 出现长度为...第6行规则表示: 对于openssh文件中的源地址60s以内发送的ssh连接SYN请求予以接受 第7行规则表示: 将INPUT链的默认策略设置为drop 调试过程： a) 如果没有设置第3行规则，则无法建立

    1.8K40

    ICLR 2023 | DIFFormer: 扩散过程启发的Transformer

    在这个⼯作中，我们从两个物理学原理出发，将神经⽹络计算样本表征的前向过程看作给定初始状态的扩散过程，且随着时间的推移（层数加深）系统的整体能量不断下降（见下图）。...Multi-Layer Perceptron (MLP) 的更新公式，即每个样本被单独输⼊进 encoder 计算表征； 如果 在固定位置存在⾮零值（如输⼊图中存在连边的位置）：(1)式中每个样本的表征更新会依赖于图中相邻的其他节点...具体的，对于样本表征 ，其对应的能量定义为： 这⾥的第⼀项约束了每个节点对⾃身当前状态的局部⼀致性，第⼆项了约束了与系统中其他节点的全局⼀致性。...图⽚ / ⽂本分类实验 第⼆个场景我们考虑⼀般的分类问题，输⼊是⼀些独⽴的样本（如图⽚、⽂本），样本间没有已观测到的依赖关系。...这也说明了在这类任务中，给定的观测图结构可能是不可靠的，⽽ DIFFormer 则可以通过从数据中学习依赖关系得到更有⽤的结构信息。

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    ICLR 2023 | DIFFormer: 扩散过程启发的Transformer

    在这个⼯作中，我们从两个物理学原理出发，将神经⽹络计算样本表征的前向过程看作给定初始状态的扩散过程，且随着时间的推移（层数加深）系统的整体能量不断下降（见下图）。...Multi-Layer Perceptron (MLP) 的更新公式，即每个样本被单独输⼊进 encoder 计算表征； 如果 在固定位置存在⾮零值（如输⼊图中存在连边的位置）：(1)式中每个样本的表征更新会依赖于图中相邻的其他节点...具体的，对于样本表征 ，其对应的能量定义为： 这⾥的第⼀项约束了每个节点对⾃身当前状态的局部⼀致性，第⼆项了约束了与系统中其他节点的全局⼀致性。...图⽚ / ⽂本分类实验 第⼆个场景我们考虑⼀般的分类问题，输⼊是⼀些独⽴的样本（如图⽚、⽂本），样本间没有已观测到的依赖关系。...这也说明了在这类任务中，给定的观测图结构可能是不可靠的，⽽ DIFFormer 则可以通过从数据中学习依赖关系得到更有⽤的结构信息。

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    ICLR 2023 | DIFFormer: 扩散过程启发的Transformer

    在这个⼯作中，我们从两个物理学原理出发，将神经⽹络计算样本表征的前向过程看作给定初始状态的扩散过程，且随着时间的推移（层数加深）系统的整体能量不断下降（见下图）。...Multi-Layer Perceptron (MLP) 的更新公式，即每个样本被单独输⼊进 encoder 计算表征； 如果 在固定位置存在⾮零值（如输⼊图中存在连边的位置）：(1)式中每个样本的表征更新会依赖于图中相邻的其他节点...具体的，对于样本表征 ，其对应的能量定义为： 这⾥的第⼀项约束了每个节点对⾃身当前状态的局部⼀致性，第⼆项了约束了与系统中其他节点的全局⼀致性。...图⽚ / ⽂本分类实验 第⼆个场景我们考虑⼀般的分类问题，输⼊是⼀些独⽴的样本（如图⽚、⽂本），样本间没有已观测到的依赖关系。...这也说明了在这类任务中，给定的观测图结构可能是不可靠的，⽽ DIFFormer 则可以通过从数据中学习依赖关系得到更有⽤的结构信息。

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    leetcode 139. 单词拆分---完全背包问题之true or false类型

    但题目中说了“给定一个非空字符串 s” 所以测试数据中不会出现i为0的情况，那么dp[0]初始为true完全就是为了推导公式。...加入记忆化 下面这个例子中，start 指针代表了节点的状态，可以看到，做了大量重复计算： 用一个数组，存储计算的结果，数组索引为指针位置，值为计算的结果。...; i <size; i++) { //获取当前子串 string sub = S.substr(start,i-start+1); //这里dfs(i)返回真，说明字符串s从i位置开始到字符串结束第已经完成了匹配...起初，指针 0 入列，然后它出列，指针 1,2,3,4,5,6,7,8 就是它的子节点，分别与 0 围出前缀子串，如果不是单词，对应的指针就不入列，否则入列，继续考察以它为起点的剩余子串。...然后重复：节点（指针）出列，考察它的子节点，能入列的就入列、再出列…… 直到指针越界，没有剩余子串了，没有指针可入列，如果前缀子串是单词，说明之前一直在切出单词，返回 true。

    54320

    ICLR 2023 | DIFFormer: 扩散过程启发的Transformer

    在这个⼯作中，我们从两个物理学原理出发，将神经⽹络计算样本表征的前向过程看作给定初始状态的扩散过程，且随着时间的推移（层数加深）系统的整体能量不断下降（见下图）。...Multi-Layer Perceptron (MLP) 的更新公式，即每个样本被单独输⼊进 encoder 计算表征； 如果 在固定位置存在⾮零值（如输⼊图中存在连边的位置）：(1)式中每个样本的表征更新会依赖于图中相邻的其他节点...具体的，对于样本表征 ，其对应的能量定义为： 这⾥的第⼀项约束了每个节点对⾃身当前状态的局部⼀致性，第⼆项了约束了与系统中其他节点的全局⼀致性。...图⽚ / ⽂本分类实验 第⼆个场景我们考虑⼀般的分类问题，输⼊是⼀些独⽴的样本（如图⽚、⽂本），样本间没有已观测到的依赖关系。...这也说明了在这类任务中，给定的观测图结构可能是不可靠的，⽽ DIFFormer 则可以通过从数据中学习依赖关系得到更有⽤的结构信息。

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    textRNNtextCNN文本分类

    什么是textRNN textRNN指的是利用RNN循环神经网络解决文本分类问题，文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定文本(句子、文档等)的标签或标签集合。...在⼀维互相关运算中，卷积窗口从输⼊数组的最左⽅开始，按从左往右的顺序，依次在输⼊数组上滑动。当卷积窗口滑动到某⼀位置时，窗口中的输⼊⼦数组与核数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。...可以看到输出的宽度为 7 - 2 + 1 = 6，且第⼀个元素是由输⼊的最左边的宽为2的⼦数组与核数组按元素相乘后再相加得到的：0 × 1 + 1 × 2 = 2。 ?...下图的阴影部分为第⼀个输出元素及其计算所使⽤的输⼊和核数组元素：2 × (-1) + 3 × (-3) + 1 × 3 + 2 × 4 + 0 × 1 + 1 × 2 = 2。 ?...这⾥的输⼊是⼀个有11个词的句⼦，每个词⽤6维词向量表⽰。因此输⼊序列的宽为11，输⼊通道数为6。给定2个⼀维卷积核，核宽分别为2和4，输出通道数分别设为4和5。

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    牛客网剑指offer-3

    k个结点 题目描述 给定一颗二叉搜索树，请找出其中的第k大的结点。...分析 首先，在矩阵中任选一个格子作为路径的起点。如果路径上的第i个字符不是ch，那么这个格子不可能处在路径上的第i个位置。...当在矩阵中定位了路径中前n个字符的位置之后，在与第n个字符对应的格子的周围都没有找到第n+1个字符，这个时候只要在路径上回到第n-1个字符，重新定位第n个字符。...如果路径上的第i个字符不是ch，那么这个格子不可能处在路径上的 第i个位置。如果路径上的第i个字符正好是ch，那么往相邻的格子寻找路径上的第i+1个字符。...当在矩阵中定位了路径中前n个字符的位置之后， 在与第n个字符对应的格子的周围都没有找到第n+1个字符，这个时候只要在路径上回到第n-1个字符，重新定位第n个字符。

    93720

    Requests+Etree+BeautifulSoup+Pandas+Path+Pyinstaller应用 | 获取页面指定区域数据存入文档

    因为这些大类或小类，其实本质上都是不同的链接，从页面看我们可能需要获取a标签，那么需要使用BeautifulSoup进行页面解析；下载下来的数据，我们要进行保存到html格式的文件中，那我们要用到基本的数据写入...\n" "4、如果输错不做判断，只是存放的路径需要自己查找，建议一次性输入正确\n" "5、！！！！！...，从0开始，比如0: ")) print(f"经过输入，我们要获取的数据为:第{b_n + 1}个大类中的第{m_n + 1}个小类\n" f"即：{big}中的{small}"...\n" "4、如果输错不做判断，只是存放的路径需要自己查找，建议一次性输入正确\n" "5、！！！！！...\n" "4、如果输错不做判断，只是存放的路径需要自己查找，建议一次性输入正确\n" "5、！！！！！

    1.2K100

    算法计算出股票交易时间点，让你多赚一点

    这是无量测试之道的第198篇原创 第一题 题目描述:     给定一段时间内每天的股票价格，已知你只可以买卖各一次，求最大的收益。...题解:     我们可以遍历一遍数组，在每一个位置 i 时，记录 i 位置之前所有价格中的最低价格，然后 将当前的价格作为售出价格，查看当前收益是不是最大收益即可。...buy, -prices[i]); sell = max(sell, buy + prices[i]); } return sell; } 第二题 题目描述:     给定一段时间内每天的股票价格...输入输出样例:     输入一个一维整数数组，表示每天的股票价格;以及一个整数，表示可以买卖的次数 k。输 出一个整数，表示最大的收益。...如果 k 小于总天数，我们可以 建立两个动态规划数组 buy 和 sell，对于每天的股票价格，buy[j] 表示在第 j 次买入时的最大收 益，sell[j] 表示在第 j 次卖出时的最大收益。

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    对称、群论与魔术（八）——魔术《tic tac toe》中的数学奇迹

    在第2步也就是图中第二层处，根据C4的对称性，仅有角位和边位两种等效选择，我们取代表元素的原则是优先取左侧和上侧的位置落子，得到图中第二行的情况。...接着第3步的每种情况里都各有3种下法，而且是排除了轴对称的情况，只算左侧和上侧那一种情况。这里的对称蛮明显的，因为中心点处在中间，任何一个位置都可以连成对称轴，形成对称的两个等价位置。...总之，要保证必胜策略，得每一层往下对手可选路径内，都一直存在着必胜策略，直到到达叶子的胜局节点。而先手如果想赢，就只能期待对手会在第2步犯没有占角的错误，否则，只能是平局，下不好还有可能输。...而对于后手来说，是没有必胜策略的，因为只要按照图中的路线来走，只要先手在路径中某一避开了那唯一输的情况就好了。但是显然有必不输的策略，在第2步就能发现，只要占角就行了。...其实，真正道具商卖的那个能够在背后拼出一个给定图案的下法，又是这些下法中的又一个更小的子集，因为你不能把拼图当成可以自由翻转的二面体啊，只能在C4的范围内的结果内变动。

    1.2K40

    今日头条首次改进DQN网络，解决推荐中的在线广告投放问题

    在给定推荐列表前提下，本文提出了一种基于DQN的创新架构来同时解决三个任务：是否插入广告；如果插入，插入哪一条广告；以及插入广告在推荐列表的哪个位置。实验也在某短视频平台上验证了本文算法的效果。...这两种经典架构的最主要的问题是只能将action定义为插入哪一条广告，或者插入广告在列表的哪个位置，无法同时解决上述提到的三个任务。 ?...L是插入列表的位置空间。...如下图所示，针对每一次迭代训练： （第6行）针对用户请求构建state； （第7行）根据标准的off-policy执行action，也就是选取特定ad； （第8行）根据设计好的reward函数，计算reward...； （第10行）将状态转移信息（s_t，a_t，r_t，s_t+1）存储到replay buffer； （第11行）从replay buffer中取出mini-batch的状态转移信息，来训练得到最优的

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