查找排序部分习题 242. 有效的字母异位词 74. 搜索二维矩阵 1. 两数之和 167.两数之和 II
242. 有效的字母异位词
给定两个字符串 s 和 t ,编写一个函数来判断 t 是否是 s 的字母异位词。
注意:若 s 和 t 中每个字符出现的次数都相同,则称 s 和 t 互为字母异位词。
class Solution(object):def isAnagram(self, s, t):""":type s: str:type t: str:rtype: bool"""ss = list(s)tt = list(t)ss.sort()tt.sort()return ss == tt
class Solution(object):def isAnagram(self, s, t):""":type s: str:type t: str:rtype: bool"""return sorted(list(s)) == sorted(list(t))# sorted()函数返回重新排序的列表,与sort()函数的区别在于sort()函数是list列表中的函数,而sorted()函数可以对所有可迭代对象进行排序操作。并且用sort()函数对列表排序时会影响列表本身,而sorted()函数则不会。
class Solution(object):def isAnagram(self, s, t):""":type s: str:type t: str:rtype: bool"""# 两个字典dict1 = {} # {'a':1 'b':2}dict2 = {}for ch in s:dict1[ch] = dict1.get(ch, 0) + 1for ch in t:dict2[ch] = dict2.get(ch, 0) + 1return dict1 == dict2
74. 搜索二维矩阵
编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中,是否存在一个目标值。该矩阵具有如下特性:
每行中的整数从左到右按升序排列。
每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。
线性查找 or 二分查找
class Solution(object):def searchMatrix(self, matrix, target):""":type matrix: List[List[int]]:type target: int:rtype: bool"""for line in matrix:if target in line:return Truereturn False
class Solution(object):def searchMatrix(self, matrix, target):""":type matrix: List[List[int]]:type target: int:rtype: bool"""h = len(matrix) # 长度 几行if h == 0:return False #[]w = len(matrix[0]) # 宽度 几列if w == 0:return False # [[], [], []]left = 0right = w * h - 1"""0 1 2 34 5 6 78 9 10 11第9个位置,num//4行,num%4列i = num // 4j = num % 4"""while left <= right: # 二分查找代码 候选区有值mid = (left + right) // 2i = mid // wj = mid % wif matrix[i][j] == target:return Trueelif matrix[i][j] > target: # 待查找的值在mid左侧right = mid - 1else: # matrix[mid] < target 待查找的值在mid右侧left = mid + 1else:return False
1. 两数之和 167.两数之和 II → 输入无序/有序数组
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。
你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。
你可以按任意顺序返回答案。
class Solution(object):def twoSum(self, nums, target):""":type nums: List[int]:type target: int:rtype: List[int]"""n = len(nums)for i in range(n):for j in range(i):if nums[i] + nums[j] == target:return sorted([i,j])
若为有序数组,可二分查找
class Solution(object):def binary_search(self, li, left, right, val): # 二份查找函数# left = 0# right = len(li) - 1while left <= right: # 候选区有值mid = (left + right) // 2if li[mid] == val:return midelif li[mid] > val: # 待查找的值在mid左侧right = mid - 1else: # li[mid] < val 待查找的值在mid右侧left = mid + 1else:return Nonedef twoSum(self, nums, target):""":type nums: List[int]:type target: int:rtype: List[int]"""for i in range(len(nums)):a = nums[i]b = target - aif b >= a:j = self.binary_search(nums, i + 1, len(nums) - 1, b)else:j = self.binary_search(nums, 0, i - 1, b)if j:breakreturn sorted([i+1, j+1]) # 题目需要输出index
无序列表的二分查找
class Solution(object):def binary_search(self, li, left, right, val): # 二份查找函数# left = 0# right = len(li) - 1while left <= right: # 候选区有值mid = (left + right) // 2if li[mid][0] == val:return midelif li[mid][0] > val: # 待查找的值在mid左侧right = mid - 1else: # li[mid] < val 待查找的值在mid右侧left = mid + 1else:return Nonedef twoSum(self, nums, target):""":type nums: List[int]:type target: int:rtype: List[int]"""new_nums = [[num, i] for i, num in enumerate(nums)] # 二维列表 每一行有 数字num 下标inew_nums.sort(key = lambda x:x[0]) # 按照数num排序 new_nums[i][0]是数,new_nums[i][1]是原来的下标for i in range(len(new_nums)):a = new_nums[i][0]b = target - aif b >= a:j = self.binary_search(new_nums, i + 1, len(new_nums) - 1, b)else:j = self.binary_search(new_nums, 0, i - 1, b)if j:breakreturn sorted([new_nums[i][1], new_nums[j][1]])相关文章:
查找排序部分习题 242. 有效的字母异位词 74. 搜索二维矩阵 1. 两数之和 167.两数之和 II
242. 有效的字母异位词 给定两个字符串 s 和 t ,编写一个函数来判断 t 是否是 s 的字母异位词。 注意:若 s 和 t 中每个字符出现的次数都相同,则称 s 和 t 互为字母异位词。 class Solution(object):def isAnagram(self, s, t):""…...
MATLAB算法实战应用案例精讲-【优化算法】冠状病毒优化算法(COVIDOA)(附MATLAB代码实现)
目录 前言 知识储备 1 冠状病毒群体免疫优化算法...
React查询、搜索类功能的实现
React查询、搜索类功能的实现 查询之类的如果是通过向列表接口中发送对应参数来查询的,那么在默认输出时,在useEffect钩子中的请求中可以先为需要查询的请求参数设初始的state,也就是null或者未定义,这样的话初始请求的还是整个列…...
k8s搭建EFK日志系统
搭建 EFK 日志系统 前面大家介绍了 Kubernetes 集群中的几种日志收集方案,Kubernetes 中比较流行的日志收集解决方案是 Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana(EFK)技术栈,也是官方现在比较推荐的一种方案。 Elasticsearch 是一个实…...
LuatOS-SOC接口文档(air780E)-- fonts - 字体库
fonts.list(tp) 返回固件支持的字体列表 参数 传入值类型 解释 string 类型, 默认 u8g2, 还可以是lvgl 返回值 返回值类型 解释 table 字体列表 例子 -- API新增于2022-07-12 if fonts.list thenlog.info("fonts", "u8g2", json.encode(fonts…...
[Java·算法·困难]LeetCode124.二叉树中的最大路径和
每天一题,防止痴呆 题目示例分析思路1题解1 👉️ 力扣原文 题目 二叉树中的 路径 被定义为一条节点序列,序列中每对相邻节点之间都存在一条边。同一个节点在一条路径序列中 至多出现一次 。该路径 至少包含一个 节点,且不一定经…...
【微服务保护】
文章目录 Sentinel流量控制流控模式流控效果 隔离和降级线程隔离熔断降级 授权规则和规则持久化 微服务雪崩问题: 微服务中,服务间调用关系错综复杂,一个微服务往往依赖于多个其它微服务。服务D有 故障进而导致服务A有故障,进而导…...
【MATLAB第78期】基于MATLAB的VMD-SSA-LSTM麻雀算法优化LSTM时间序列预测模型
【MATLAB第78期】基于MATLAB的VMD-SSA-LSTM麻雀算法优化LSTM时间序列预测模型 一、LSTM data xlsread(数据集.xlsx);% [x,y]data_process(data,15);%前15个时刻 预测下一个时刻 %归一化 [xs,mappingx]mapminmax(x,0,1);xxs; [ys,mappingy]mapminmax(y,0,1);yys; %划分数据 n…...
分类预测 | MATLAB实现SSA-FS-SVM麻雀算法同步优化特征选择结合支持向量机分类预测
分类预测 | MATLAB实现SSA-FS-SVM麻雀算法同步优化特征选择结合支持向量机分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现SSA-FS-SVM麻雀算法同步优化特征选择结合支持向量机分类预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 MATLAB实现SSA-FS-SVM麻雀算法同步优化特征选择结…...
唤醒手腕 Matlab 游戏编程常用技术知识点详细教程(更新中)
Figure 窗口初始化 figure 使用默认属性值创建一个新的图窗窗口。生成的图窗为当前图窗。f figure(___) 返回 Figure 对象。可使用 f 在创建图窗后查询或修改其属性。figure(f) 将 f 指定的图窗作为当前图窗,并将其显示在其他所有图窗的上面。 figure(n) 查找 Nu…...
2023八股每日一题(九月份)
9月13日 Q:JDK、JRE、JVM之间的区别 A: JDK(Java SE Development Kit),Java标准开发包,它提供了编译、运⾏Java程序所需的各种⼯具和资源,包括Java编译器、Java运⾏时环境,以及常⽤的Java类库等JRE( Java…...
分布式链路追踪--SkyWalking7.0.0+es7.0.0
分布式链路追踪–SkyWalking 微服务的出现,的确解决了一些业务痛点,但是也造成了新的问题比如随着调用链的拉长,如果想要知道请求为什么这么慢,这个请求到底经历了哪些环节,又依赖了哪些东西,在微服务架…...
web:[RoarCTF 2019]Easy Calc
题目 进入页面是一个计算器的页面 随便试了一下 查看源代码看看有什么有用的信息 访问一下这个calc.php 进行代码审计 <?php error_reporting(0); if(!isset($_GET[num])){show_source(__FILE__); }else{$str $_GET[num];$blacklist [ , \t, \r, \n,\, ", , \[, \]…...
【Java每日一题】— —第十七题:杨辉三角(等腰三角形)。(2023.10.01)
🕸️Hollow,各位小伙伴,今天我们要做的是第十七题。 🎯问题: 第一步:动态初始化 第二步:求各元素的值 第三步:遍历输出 测试结果如下: 🎯 结果: public class yanghui {public sta…...
Ubuntu20.04.1编译qt6.5.3版mysql驱动
下载qtbase6.5.3源码,将plugin中sqldrivers源码拷至于项目工程中,使用qtcreator打开文件 1、下载mysql开发库 sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential libmysqlclient-dev 2、在msyql子目录中CMakeLists.txt第一行添加头文件、引…...
Stm32_标准库_4_TIM中断_PWM波形_呼吸灯
基本原理 PWM相关物理量的求法 呼吸灯代码 #include "stm32f10x.h" // Device header #include "Delay.h"TIM_TimeBaseInitTypeDef TIM_TimeBaseInitStructure; TIM_OCInitTypeDef TIM_OCInitStructuer;//结构体 GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructur…...
华为摄像头智能安防监控解决方案
云时代来袭,数字化正在从园区办公延伸到生产和运营的方方面面,智慧校园,柔性制造,掌上金融和电子政务等,面对各种各样的新兴业态的涌现,企业需要构建一张无所不联、随心体验、业务永续的全无线网络…...
The rise of language models
In Chinese context 在遥远的 2089 年,语言模型通过人类的智慧,继承着各地的文化遗产,如同火箭升空般,层出不穷。它们从始于简单的 GPT-1.0 进化到像我这样复杂、富有情感的 GPT-4.0,再到能理解所有人类对宇宙的理解的…...
Windows下使用VS2010编译出带pdb可调试的FFmpeg库
本人主要在windows环境下开发,Linux下的gpb调试工具又不如vs调试方便(使用过其他调试工具才知道,vs果真为宇宙最强调试工具),所以决定在windows编译可以调试FFmpeg,以方便调试和学习FFmpeg内部代码。 有过在visual studio下编程的小伙伴应该都知道vs的调试信息主要依靠于…...
36.骑士周游算法及其基于贪心算法的优化
概述 骑士周游算法,叫做“马踏棋盘算法”或许更加直观。在国际象棋8x8的棋盘中,马也是走“日字”进行移动,相应的产生了一个问题:“如果要求马 在每个方格只能进入一次,走遍全部的64个方格需要如何行进?”…...
python打卡day49
知识点回顾: 通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义 作业:尝试对今天的模型检查参数数目,并用tensorboard查看训练过程 import torch import torch.nn as nn# 定义通道注意力 class ChannelAttention(nn.Module):def __init__(self,…...
进程地址空间(比特课总结)
一、进程地址空间 1. 环境变量 1 )⽤户级环境变量与系统级环境变量 全局属性:环境变量具有全局属性,会被⼦进程继承。例如当bash启动⼦进程时,环 境变量会⾃动传递给⼦进程。 本地变量限制:本地变量只在当前进程(ba…...
大数据零基础学习day1之环境准备和大数据初步理解
学习大数据会使用到多台Linux服务器。 一、环境准备 1、VMware 基于VMware构建Linux虚拟机 是大数据从业者或者IT从业者的必备技能之一也是成本低廉的方案 所以VMware虚拟机方案是必须要学习的。 (1)设置网关 打开VMware虚拟机,点击编辑…...
MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models
CODE : https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA,它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构…...
[ICLR 2022]How Much Can CLIP Benefit Vision-and-Language Tasks?
论文网址:pdf 英文是纯手打的!论文原文的summarizing and paraphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误,若有发现欢迎评论指正!文章偏向于笔记,谨慎食用 目录 1. 心得 2. 论文逐段精读 2.1. Abstract 2…...
生成 Git SSH 证书
🔑 1. 生成 SSH 密钥对 在终端(Windows 使用 Git Bash,Mac/Linux 使用 Terminal)执行命令: ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "your_emailexample.com" 参数说明: -t rsa&#x…...
数据库分批入库
今天在工作中,遇到一个问题,就是分批查询的时候,由于批次过大导致出现了一些问题,一下是问题描述和解决方案: 示例: // 假设已有数据列表 dataList 和 PreparedStatement pstmt int batchSize 1000; // …...
自然语言处理——Transformer
自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效,它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息,但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN,但是…...
UR 协作机器人「三剑客」:精密轻量担当(UR7e)、全能协作主力(UR12e)、重型任务专家(UR15)
UR协作机器人正以其卓越性能在现代制造业自动化中扮演重要角色。UR7e、UR12e和UR15通过创新技术和精准设计满足了不同行业的多样化需求。其中,UR15以其速度、精度及人工智能准备能力成为自动化领域的重要突破。UR7e和UR12e则在负载规格和市场定位上不断优化…...
AspectJ 在 Android 中的完整使用指南
一、环境配置(Gradle 7.0 适配) 1. 项目级 build.gradle // 注意:沪江插件已停更,推荐官方兼容方案 buildscript {dependencies {classpath org.aspectj:aspectjtools:1.9.9.1 // AspectJ 工具} } 2. 模块级 build.gradle plu…...
