告别动态规划,连刷40道动规算法题,我总结了动规的套路

对于动态规划,春招秋招时好多题都会用到动态规划,一气之下,再leetcode连续刷了几十道动态规划的题 在这里插入图片描述 之后,豁然开朗,感觉动态规划也不是很难,今天,我就来跟大家讲一讲,我是怎么做动态规划的题的,以及从中学到的一些套路。相信你看完一定有所收获 如果你对动态规划感兴趣,或者你看的懂动态规划,但却不知道怎么下手,那么我建议你好好

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  • 发布于 2021-06-26 17:52
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算法题算法题!!!!

0223思路:先计算出老板没控制自己的情绪时的满意数量sum,再根据X的值,维护一个滑动窗口,遍历grumpy数组,计算增加的满意数量add,选取最大的一个,最后返回结果(sum+add)。 varmaxSatisfied=function(customers,grumpy,X){ letsum=0; letadd=0; for(leti=0;i<customers.length;i++){ if(grumpy[i]==0){ sum+=customers[i]; } } //console.log

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  • 发布于 2021-06-26 17:45
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leetcode--Find Minimum in Rotated Sorted Array II

原题链接:https://oj.leetcode.com/problems/find-minimum-in-rotated-sorted-array-ii/ 题的大意是,将一个有序数组(可以有重复元素)旋转,然后找出最小值。如,[0,1,2,3,3,3,3,3,3,3,3,4,5,6],旋转后变为S=[3,3,4,5,6,0,1,2,3,3,3,3,3,3].从中找出最小值。 解题思路:改进折半查找算法。如图1,从数组的曲线上可以看出: 若S[mid]>S[right],则最小值一定出现在mid右侧

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  • 发布于 2021-06-26 17:18
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distinct 排序_自己造一个排序算法

1.朴素的DIY排序 DIY 公式解读: rankx_table:造一个需要参考表,有两列,一列是【品牌】,另一列是品牌的销量 VARx:获得当前上下文【品牌】(指表格的行)的销量[sumofsales]**** VARr:计算rankx_table中比x(当前品牌)等于或大于销量的品牌有多少个,即是计数 2.多层级排序 Rankx 可以看到DIY排序与rankx还是有区别的: 3.DIY紧排序算法 再一次修正上面的公式,达到RANKX紧排序

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  • 发布于 2021-06-26 17:01
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数据结构与算法之栈(Java)

文章目录 一、栈的介绍二、栈的快速入门1、数组实现栈的结构2、链表实现栈的结构三、栈实现综合计算器四、前缀、中缀、后缀表达式规则(逆波兰表达式)1、后缀表达式2、中缀表达式转换为后缀表达式3、逆波兰计算器完整版 一、栈的介绍 1、栈的英文为(stack)2、栈是一个先入后出(FILO-FirstInLastOut)的有序列表3、栈(stack)是限制线性表中元素的插入和删除只能在线性表的同一端

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  • 发布于 2021-06-26 15:24
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一个简单的算法---实现找出数组中一个数字出现次数最多的数字

程序员=编程语言基础+数据结构+算法 这几天继续回归java基础,以及学习数据结构的知识,这里实现一个简单的算法----找出数组中一个数字出现次数最多的数字的算法   public class HashMapTest1 {    /**      * 找出一个数组中一个数字出现次数最多的数字      * 用HashMap的key来存放数组中存在的数字,value存放该数字在数组中出现的次数      * @author xiaoluo       */  

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  • 发布于 2021-06-20 20:53
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youtube DNN视频topN推荐算法原理及代码

一、前言 最近由于需要做一个topK推荐的项目,所以调研了一下,发现youtubeNet好像大家的评价不错,想实现一下,以此博客记录一下 二、YoutubeNet基本框架 Youtube是国外的大型视频网站,用户多达几亿,每秒上传的视频长度多达几个小时。对于这样一个大型视频网站,它的推荐系统面临以下几个问题: 1、体量大:包括用户和视频集都十分巨大,如何从上百亿的视频中为上亿用

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  • 发布于 2021-06-20 19:19
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LeetCode84 - 柱状图中最大的矩形

LeetCode84-柱状图中最大的矩形 链接:https://leetcode-cn.com/problems/largest-rectangle-in-histogram给定n个非负整数,用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻,且宽度为1。求在该柱状图中,能够勾勒出来的矩形的最大面积。 以上是柱状图的示例,其中每个柱子的宽度为1,给定的高度为 [2,1,5,6,2,3]。图中阴影部分为所能勾勒出的最大矩形面积,其面积为 10 个单位。 示例:输

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  • 发布于 2021-06-20 16:00
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LeetCode42 - 接雨水

LeetCode42-接雨水(难度:困难) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/trapping-rain-water给定 n个非负整数表示每个宽度为1的柱子的高度图,计算按此排列的柱子,下雨之后能接多少雨水。 示例1:输入:height=[0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]输出:6 解释:上面是由数组[0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]表示的高度图,在这种情况下,可以接6个单位的雨水(蓝色部分表示雨水)。  示例2:输入:height=[4

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  • 发布于 2021-06-20 16:00
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开启算法之路,还原题目,用debug调试搞懂每一道题

文章简述 大家好,本篇是个人的第3篇文章。 承接第一篇文章《手写单链表基础之增,删,查!附赠一道链表题》,在第一篇文章中提过,在刷算法题之前先将基础知识过一遍,这样对后面的做算法题是很有帮助的。 在本次的文章中,按照个人的刷题计划,会分享关于链表的3道简单级别的算法题(可是依然感觉不简单) 但是不要紧,从本篇文章开始分享的算法题个人都会把

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  • 发布于 2021-06-20 15:46
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链表算法题二,还原题目,用debug调试搞懂每一道题

文章简述 大家好,本篇是个人的第4篇文章。 承接第3篇文章《开启算法之路,还原题目,用debug调试搞懂每一道题》,本篇文章继续分享关于链表的算法题目。 本篇文章共有5道题目 一,反转链表(经典题目) 1.1.1题目分析 反转链表是经典的题目,题中信息描述很清晰,给定一个单链表,将其反转。 先说说有什么思路呢?从题中给的案例输出结果看,是不是只需要将输入的链

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  • 发布于 2021-06-20 15:46
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区域生长算法 python_关于初始种子自动选取的区域生长实例(python+opencv)

算法中,初始种子可自动选择(通过不同的划分可以得到不同的种子,可按照自己需要改进算法),图分别为原图(自己画了两笔为了分割成不同区域)、灰度图直方图、初始种子图、区域生长结果图。 另外,不管时初始种子选择还是区域生长,阈值选择很重要。 importcv2 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt #初始种子选择 deforiginalSeed(gray,th): ret,thresh=cv2.cv2.threshold(gray,th,255,cv2.THR

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  • 发布于 2021-06-20 15:38
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Java最常用的几种加密算法

1.BASE64 Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节代码的编码方式之一,大家可以查看RFC2045~RFC2049,上面有MIME的详细规范。Base64编码可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息。例如,在JavaPersistence系统Hibernate中,就采用了Base64来将一个较长的唯一标识符(一般为128-bit的UUID)编码为一个字符串,用作HTTP表单和HTTPGETURL中的参数。在其他应用程序中,也常常需要把二进制数据编码为

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  • 发布于 2021-06-20 11:48
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SQL Server时间算法大全

下面介绍的全部都是SQLServer时间日期方面的算法问题,供您参考学习,希望可以让您对SQL时间算法有更多的认识。

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  • 发布于 2021-06-20 11:06
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java排序算法总结

java排序算法总结 排序,这是一个很古老但是又很经典的问题,世界上有很多中优秀排序算法的实现,在这里,我总结了其他比较常用的几种排序算法 1.java排序算法一览 冒泡排序和基数排序桶排序和计数排序归并排序和快速排序堆排序插入排序和希尔排序2.分类 3.比较 1.时间复杂度比较 算法乱序时间复杂度有序时间复杂度插入排序O(N^2)O(N)希尔排序O(N^2)O(N)冒泡排序O(N^2)O(N)基数

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  • 发布于 2021-06-20 10:58
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基于RSSI三维空间四点定位算法

之前写过基于rssi的三点定位算法,但是那是平面的,下面介绍三维空间的四点定位算法: 基于rssi的原理,这里不再重复,请参考以前的博文: http://blog.csdn.net/u013090676/article/details/73865137 点击打开链接 之前三点定位是用的几何的方式求解,但是放在空间就显得极其麻烦了,所以四点定位使用矩阵求解方程的方式: 其中要求的点的坐标是(x,y,z),已知的四个探针的位置为(x1,y1,z1)

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  • 发布于 2021-06-20 10:49
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基于rssi的三点定位算法

基于rssi的三点定位算法,是已知三个点的坐标和未知点到这三个点的rssi的信号值,求解未知点的坐标。     首先是将rssi信号转换为距离:       d=10^((ABS(RSSI)-A)/(10*n))     其中d为距离,单位是m。     RSSI为rssi信号强度,为负数。     A为距离探测设备1m时的rssi值的绝对值,最佳范围在45-49之间。     n为环境衰减因子,需要测试矫正,最佳范围在3.25-4.5之间。    

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  • 发布于 2021-06-20 10:49
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近红外光谱建模之区间偏最小二乘法python实现(ipls算法)

目录   1区间偏最小二乘法原理(ipls) 2ipls的python实现 3实验结果图  1区间偏最小二乘法原理(ipls) 区间偏最小二乘法可以用来提取特征波段,它将整个光谱区域划分为多个等宽的子区间,假设为n个;在每个子区间上进行偏最小二乘回归,建立待测品质的"局部回归模型",也就是可以得到n个局部回归模型;以均方根无误差MSE值为各模型的精度衡量标准,取精度最高的局部模

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  • 发布于 2021-06-20 10:45
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AdaBoost.M1算法

1.算法思想     AdaBoost.M1算法是基于AdaBoost算法的一个改进版本,当然还有第二个,称之为AdaBoost.M2算法,两种算法详情请参阅论文《ExperimentswithaNewBoostingAlgorithm》。     最早的AdaBoost算法是一种二分类算法,类标签为{+1,-1},该算法计算基分类器的分类误差率和权重参数都是基于此类标签的指示函数进行调整的。策略为:依据当前分类器的分类错误率,调整样本权值分布,

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  • 发布于 2021-06-20 10:40
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EAST算法详解

                   EAST:高效而准确的场景文本检测 1.摘要     以前的场景文本检测方法已经在各种基准测试中取得了良好的效果。但是,这些方法即使使用深度神经网络模型,在处理具有挑战性的场景时也通常具有不足之处。这是因为文本检测的整体性能取决于pipelines中多个阶段和各部分的相互作用,而简单的pipeline能够集中精力去设计损失函数和神经网络结构。

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  • 发布于 2021-06-20 10:39
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今天,有什么经验需要分享呢?

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