leetcode分类刷题

Java基础(六)：数组全面解析

2、数组的特点3、数组分类二、一维数
冬天vs不冷·2025-07-01 09:29

FPGA设计的时序分析概要

FPGA设计的时序分析文章目录FPGA设计的时序分析时序分析的概念和必要性时序分析的分类映射后时序分析时序约束与时序分析的关系特殊情况小总结时序分析的概念和必要性时序分析，也叫静态时序分析（StaticTimingAnalysis
cycf·2025-07-01 09:27

[257] 二叉树的所有路径

利用树的先序遍历，采用递归和迭代方式实现迭代方式有待优化/**@lcapp=leetcode.cnid=257lang=java**[257]二叉树的所有路径*///@lccode=start/***Definitionforabinarytreenode
紫菜(Nori)·2025-07-01 08:23

【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-线性回归（Linear Regression）

线性回归是监督学习中的一种基础算法，用于解决回归问题。它通过拟合一条直线（或平面、高维超平面），来预测输出与输入变量之间的关系。1.线性回归的基本概念目标给定输入和对应的输出y，找到一个线性函数：其中：是权重（回归系数）。b是偏置（截距）。y是预测值。损失函数为了找到最佳的w和b，需要最小化预测值和真实值
IT古董·2025-07-01 07:18

临床试验审计问题分类与整改策略

一、数据可靠性问题1.1主要缺陷1.1.1非实时记录培训/QC记录追溯性补签（ALCOA+违反）1.2根本原因1.2.1记录流程不规范缺乏实时记录监督机制1.2.2人员意识不足对ALCOA+原则理解不深1.3整改措施（CA）1.3.1优化记录流程引入电子记录系统，设置自动提醒1.3.2加强培训针对ALCOA+原则开展专项培训1.4预防策略（PA）1.4.1定期审计每季度审查记录流程1.4.2强化监
qq_34062333·2025-07-01 06:14

云计算在可视化非线性偏微分方程动力学中的应用：拟线性和半线性示例-AI云计算数值分析和代码验证

“拟线性”和“半线性”代表了非线性偏微分方程（PDEs）这一大类中的重要分类。其区别主要在于非线性的表现形式，特别是与未知函数的最高阶导数之间的关系。
亚图跨际·2025-07-01 05:33

线程安全与锁机制深度解析

线程安全核心概念与分类线程安全本质定义线程安全指多个线程访问共享资源时，无需额外同步措施仍能保证操作结果符合预期。其核心挑战源于以下三个特性的冲突：原子性：操作不可分割（如i++实
大曰编程·2025-07-01 04:27

Python批量下载网易云音乐飙升榜所有音乐文件

Python小屋刷题神器最近升级的新功能介绍推荐教材：《Python程序设计基础与应用》（ISBN：9787111606178），董付国，机械工业出版社，2018.8出版，2021.3第11次印刷作者荣誉
Python_小屋·2025-07-01 03:51

【EI会议征稿】东北大学主办第三届机器视觉、图像处理与影像技术国际会议（MVIPIT 2025）

机器视觉：视觉中的统计机器学习；立体视觉标定；几何建模与处理；人脸识别与手势识别；早期视觉和生物学启发的视觉；光流法和运动追踪；图像分割和图像分类；基于模型的视觉
诗远Yolanda·2025-07-01 01:12

[Python] -基础篇6-Python中的字符串处理技巧合集

本文将分类整理Python字符串的常用技巧和方法，帮助你接地气地接触字符串处理的本质。1.基础操作1.1字符串切片s="Hello,Python!"
踏雪无痕老爷子·2025-07-01 01:07

文件同步·使用同步软件来管理文件（外接大脑）

管理文件/信息V1：Obsidian（信息图文：外接大脑；知识链接的形式）Zotero（文章存储：与Obsidian连接）Notion（各种文件存储：可分类、搜索、文字记录）【手机联动】坚果云（1G·小文件临时存储
让我安静会·2025-07-01 00:04

深度解析基于贝叶斯的垃圾邮件分类

贝叶斯垃圾邮件分类的核心逻辑是基于贝叶斯定理，利用邮件中的特征（通常是单词）来计算该邮件属于“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的概率，并根据概率大小进行分类。
大千AI助手·2025-06-30 23:26

代码随想录|图论|07岛屿的最大面积

leetcode:100.岛屿的最大面积题目题目描述给定一个由1（陆地）和0（水）组成的矩阵，计算岛屿的最大面积。岛屿面积的计算方式为组成岛屿的陆地的总数。
Paper Clouds·2025-06-30 23:26

数据结构与算法：深度优先的实战指南

本文将用“迷宫探险”的故事串联核心概念，结合生活案例、代码实战和LeetCode经典题，带您从0到1掌握DFS的底层逻辑与实战技巧。即使你是算法新手，也能通过通俗易懂的讲解，真
·2025-06-30 23:55

面向大语言模型幻觉的关键数据集：系统性综述与分类法

面向大语言模型幻觉的关键数据集：系统性综述与分类法摘要大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理的多个领域取得了革命性进展，但其固有的“幻觉”问题——即生成看似合理但与事实不符或与上下文无关的内容
致Great·2025-06-30 23:23

MySQL 的日志分析

以下是详细分类和解析：一、事务日志（InnoDB引擎层）1.RedoLog（重做日志）物理格式：循环写入的固定大小文件（默认ib_logfile0、ib_logfile1）核心作用：崩溃恢复：确保事务的持久性
jarenyVO·2025-06-30 23:52

软件测试分类

目录一、按测试技术划分1、白盒测试2、黑盒测试3、灰盒测试二、按测试阶段划分1、单元测试2、集成测试3、系统测试4、验收测试（正式验收测试、Apha测试、Beta测试）三、按被测试对象是否运行划分1、动态测试2、静态测试四、按不同的测试手段划分1、手工测试2、自动化测试五、按软件质量特性内容划分1、功能测试（界面测试）2、可靠性测试3、易用性测试4、性能测试（负载测试、压力测试、并发测试、稳定性测
@旺仔牛奶·2025-06-30 23:51

七天学完十大机器学习经典算法-05.从投票到分类：K近邻(KNN)算法完全指南

接上一篇《七天学完十大机器学习经典算法-04.随机森林：群众智慧的机器学习实践》想象一下，你搬进了一个新小区。想知道这个小区整体氛围如何？最直接的方法就是看看你最近的几家邻居是什么样的人——如果邻居们都很安静、整洁，小区大概率不错；如果邻居们深夜喧哗、环境杂乱，你可能就得重新考虑了。K近邻（K-NearestNeighbors,KNN）算法的核心思想，就如同这个观察邻居的过程。它是机器学习中最直观
·2025-06-30 23:50

分类预测 | MATLAB实现BP神经网络多特征分类预测

✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍近年来，随着大数据时代的到来以及计算能力的显著提升，人工智能技术得到了飞速发展。在众多人工智能算法中，反向传播神经网络（BackPropagationNeuralNetwork,BP神经网络）凭借其强大的非
matlab科研社·2025-06-30 23:50

AI测试方法

包括模棱两可或复杂情境的文本，看看模型是否能正确分类。确保数据集中有足够的标签种类分布，这样可以测试模型是否能应对不同类别的文本内容。
二狗子82·2025-06-30 23:50

信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK

信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战摘要信息抽取（IE）作为自然语言处理的核心任务，是构建知识图谱、支持智能问答等应用的基础。
致Great·2025-06-30 23:19

算法竞赛备考冲刺必刷题（C++） | 洛谷 P1001 A+B Problem

本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来，并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。
热爱编程的通信人·2025-06-30 21:37

Java IO流 文件读写详解

IO流的概念与分类IO（Input/Output）流是Java中用于处理输入输出操作的抽象概念。流可以看作一个数据序列的管道，数据像水流一样在程序与数据源之间传输。
Y1_again_0_again·2025-06-30 21:37

「分布式事务」之数据一致性模型

分类 在分布式系统中，一致性模型主要分为六大类：1.强一致性模型(StrongConsistency)2.弱一致性模型(WeakConsistency)3.最终一致性模型(Eventu
呼拉拉呼拉·2025-06-30 21:37

LeetCode算法解析：全面掌握编程挑战与面试技能

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：LeetCode作为一个在线编程平台，提供了丰富的算法问题，帮助程序员提升编程技能和面试准备。内容覆盖了多种计算机科学领域，包括数据结构和算法，以及各类编程难题。
黄浴·2025-06-30 20:33

LeetCode 3134.找出唯一性数组的中位数

给你一个整数数组nums。数组nums的唯一性数组是一个按元素从小到大排序的数组，包含了nums的所有非空子数组中不同元素的个数。换句话说，这是由所有0&nums){intn=nums.size();longlongsubArrNum=(longlong)n*(n+1)/2;longlongk=(subArrNum+1)/2;autocheck=[&](intupper)->bool{intlef
吃着火锅x唱着歌·2025-06-30 20:33

LeetCode 2302.统计得分小于K的子数组数目

一个数组的分数定义为数组之和乘以数组的长度。比方说，[1,2,3,4,5]的分数为(1+2+3+4+5)*5=75。给你一个正整数数组nums和一个整数k，请你返回nums中分数严格小于k的非空整数子数组数目。子数组是数组中的一个连续元素序列。示例1：输入：nums=[2,1,4,3,5],k=10输出：6解释：有6个子数组的分数小于10：[2]分数为2*1=2。[1]分数为1*1=1。[4]分数
吃着火锅x唱着歌·2025-06-30 20:03

LeetCode 2762.不间断子数组

给你一个下标从0开始的整数数组nums。nums的一个子数组如果满足以下条件，那么它是不间断的：i，i+1，…，j表示子数组中的下标。对于所有满足i&nums){longlongans=0;intleft=0;mapcnt;for(inti=0;ifirst-cnt.begin()->first>2){if(--cnt[nums[left]]==0){cnt.erase(nums[left]);}
吃着火锅x唱着歌·2025-06-30 20:03

LeetCode LCP 68.美观的花束

力扣嘉年华的花店中从左至右摆放了一排鲜花，记录于整型一维矩阵flowers中每个数字表示该位置所种鲜花的品种编号。你可以选择一段区间的鲜花做成插花，且不能丢弃。在你选择的插花中，如果每一品种的鲜花数量都不超过cnt朵，那么我们认为这束插花是「美观的」。例如：[5,5,5,6,6]中品种为5的花有3朵，品种为6的花有2朵，每一品种的数量均不超过3请返回在这一排鲜花中，共有多少种可选择的区间，使得插花
吃着火锅x唱着歌·2025-06-30 20:03

力扣第88题-合并两个有序数组

力扣链接:88.合并两个有序数组-力扣（LeetCode）给你两个按非递减顺序排列的整数数组nums1和nums2，另有两个整数m和n，分别表示nums1和nums2中的元素数目。
清风序来·2025-06-30 20:32

LeetCode每日一题3261---统计满足 K 约束的子字符串数量 II

一、题目描述给你一个二进制字符串s和一个整数k。另给你一个二维整数数组queries，其中queries[i]=[li,ri]。如果一个二进制字符串满足以下任一条件，则认为该字符串满足k约束：字符串中0的数量最多为k。字符串中1的数量最多为k。返回一个整数数组answer，其中answer[i]表示s[li..ri]中满足k约束的子字符串的数量。示例1：输入：s=“0001111”,k=2,que
韭菜盖饭·2025-06-30 20:31

Leetcode：3258. 统计满足 K 约束的子字符串数量 I

题目给你一个二进制字符串s和一个整数k。如果一个二进制字符串满足以下任一条件，则认为该字符串满足k约束：字符串中0的数量最多为k。字符串中1的数量最多为k。返回一个整数，表示s的所有满足k约束的子字符串的数量。示例1：输入：s=“10101”,k=1输出：12解释：s的所有子字符串中，除了“1010”、“10101”和“0101”外，其余子字符串都满足k约束。示例2：输入：s=“1010101”,
CICY‖·2025-06-30 20:59

mysql锁机制

一、锁的由来与分类1.1为什么需要锁？多个事务并发执行时，可能出现脏写、脏读、不可重复读、幻读等问题。例如：场景：A事务修改了某条数据但未提交，B事务读
weixin_45990219·2025-06-30 17:13

Elasticsearch（ES）聚合

Aggregation）概述Elasticsearch的聚合分为三大类：类别说明Metric聚合计算数值（如：count、avg、sum、max、min）Bucket聚合类似于SQL的GROUPBY，把文档分类
思静鱼·2025-06-30 17:39

PMP备考神器:免费刷题小程序推荐

【PMP考试通】是一款专门为备考PMP的免费刷题小程序。【PMP考试通】涵盖了考试中的所有考点，能帮你顺利通过PMP考试。还有最新的考试咨讯提供给大家，随时了解考试的动态，考试更安心。
才聚PMP·2025-06-30 16:04

【零基础学AI】第9讲：机器学习概述

本节课你将学到理解什么是机器学习，以及它与传统编程的区别掌握监督学习、无监督学习的基本概念使用scikit-learn完成你的第一个机器学习项目构建一个完整的iris花朵分类器开始之前环境要求Python3.8
1989·2025-06-30 14:19

EasyFeature软件特性四：星云空天大模型

通过海量高质量数据预训练，集成了包括遥感场景分类、快速目标检测、地物分类、变化检测等在内的丰富模型库，提供端到端的智能解译能力。
智绘中勘·2025-06-30 14:47

【CATIA的二次开发35】对象Selection部分属性介绍

一、Selection对象属性和方法二、属性分类概览属性类型作用域主要用途ApplicationObject全局获取当前
江树月华·2025-06-30 13:43

【CATIA的二次开发36】对象Selection选择集管理部分方法介绍01

一、Selection对象属性和方法二、方法分类概览分类方法核心功能选择集管理Add,Remove,Remove2,Cl
江树月华·2025-06-30 13:43

互换性与标准化

互换性与标准化一、互换性定义分类作用主要内容二、标准化一、互换性定义机械产品中的同一规格的一批零件或部件，任取其中一件，不需作任何挑选、调整或辅助加工就能进行装配，并能保证满足机械产品的使用性能要求的一种特性
念致达·2025-06-30 13:42

r语言 回归分析 分类变量_R语言下的PSM分析分类变量处理与分析步骤

最近学习了PSM，我选择了用R去跑PSM，在这过程中遇到了许多问题，最后也都一一解决了，写下这个也是希望大家在遇到相同问题的时候能够得到帮助和启发，别的应该不会遇到太难的问题了哈哈。最近我也没做什么，录数据，或者说还在调整心态，最近遇到的事情也比较多，又或者说最近的心态比较乱，晚上也睡不好导致白天也比较烦躁，所以可能还是需要一段时间去好好调整，因此最近更新的也比较慢。不过还是会坚持的。问题阐述：1
weixin_39715834·2025-06-30 12:09

人工智能-基础篇-10-什么是卷积神经网络CNN（网格状数据处理：输入层，卷积层，激活函数，池化层，全连接层，输出层等）

它通过模拟生物视觉机制，从原始数据中自动提取多层次的特征，最终实现高效的分类、检测或生成任务。
weisian151·2025-06-30 11:30

微调大语言模型后，如何评估效果？一文讲清

一，评估前，先搞清楚目标不同的微调目的，评估方式也不同：✅精调任务能力：判断模型是否更好完成分类、问答、摘要、代码生成等任务。✅领域适应：关
茫茫人海一粒沙·2025-06-30 11:28

如何让人工智能使你的工作效率一日千里

这些任务包括数据录入、文件整理、邮件分类
南风过闲庭·2025-06-30 10:51

AI 技术&AI开发框架

目录一、AI技术及其开发框架1.AI技术分类与代表方向2.主流AI开发框架3.AI应用开发流程简述4.补充：基础依赖与生态二、AI技术方向1.机器学习（MachineLearning,ML）✦核心概念：
34号树洞·2025-06-30 08:41

苍穹外卖Day07

结果：系统响应慢、用户体验差解决方案通过Redis来缓存菜品数据，减少数据库查询操作缓存逻辑分析：每个分类下的菜品保存一份缓存数据数据库中菜品数据有变更时清理缓存数据DishController代码改写
guslegend·2025-06-30 08:40

07-Seq2Seq英译法案例

Seq2Seq英译法案例1任务目的：目的:给定一段英文，翻译为法文典型的文本分类（token分类）任务:每个时间步去预测应该属于哪个法文单词2数据格式注意：两列数据，第一列是英文文本，第二列是法文文本，
郜太素·2025-06-30 06:33

人名分类器（RNN案例）

案例介绍：人名分类案例是多分类问题，根据人名预测属于哪个国家人名->x,国家->y监督学习，历史数据中已知y案例步骤：1.数据预处理获取常用字符以及国家类别#导入torch工具fromcProfileimportlabelimporttorch
Turbo_O.·2025-06-30 06:31

RNN人名分类器案例

RNN人名分类器案例1任务目的：目的:给定一个人名，来判定这个人名属于哪个国家典型的文本分类任务:18分类---多分类任务2数据格式注意：两列数据，第一列是人名，第二列是国家类别，中间用制表符号"\t"
·2025-06-30 06:59

第一章 城镇道路工程 1.4 挡土墙施工

1.4挡土墙施工1.4.1挡土墙结构形式及分类1.挡土墙类型1.重力式砌体挡土墙混凝土压顶、浆砌块石挡墙、浆砌块石基础依靠墙体自重抵挡土压力作用形式简单、就地取材、施工方便、造价低人工耗用量大、工效低、
泽克·2025-06-30 05:25
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