原创 Leetcode刷題:劍指offer【面試題60 n個骰子的點數】

【面試題60 n個骰子的點數】 面試題60:n個骰子的點數:把n個骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的點數之和爲s。輸入n,打印出s的所有可能的值出現的概率。你需要用一個浮點數數組返回答案,其中第 i 個元素代表這 n 個骰子所能擲出

原创 Leetcode刷題:劍指offer【面試題56-Ⅱ 數組中數字出現的次數 II】

【面試題56-Ⅱ 數組中數字出現的次數 II】 在一個數組 nums 中除一個數字只出現一次之外,其他數字都出現了三次。請找出那個只出現一次的數字。 Leetcode題目對應位置: 面試題56-Ⅱ:數組中數字出現的次數 II 思路

原创 類型題Ⅳ:前綴和

文章目錄前綴和相關題目 前綴和 前綴和 就是數組 第 0 項 到 當前項 的總和。比如數組 nums,那麼它的前綴和 prefixSum[x] 就表示 nums 從第 0 項到第 x 項的總和。 prefixSum[x]=nums

原创 Leetcode刷題:劍指offer【面試題57 和爲s的兩個數字】

【面試題57 和爲s的兩個數字】 面試題57:和爲s的兩個數字:輸入一個遞增排序的數組和一個數字s,在數組中查找兩個數,使得它們的和正好是s。如果有多對數字的和等於s,則輸出任意一對即可。 思路一:哈希表。遍歷數組一遍,邊遍歷邊向

原创 動態規劃Ⅰ:斐波那契數列

文章目錄一、斐波那契數列1. 爬樓梯問題2. 打家劫舍系列3. 信件錯排4. 母牛生產5. 數字轉字符串 一、斐波那契數列 1. 爬樓梯問題 爬樓梯:有 N 階樓梯,每次可以上一階或者兩階,求有多少種上樓梯的方法?(嚴格來說這不是

原创 Leetcode刷題:劍指offer【面試題54 二叉搜索樹的第k大節點 】

【面試題54 二叉搜索樹的第k大節點】 給定一棵二叉搜索樹,請找出其中第k大的節點。 Leetcode題目對應位置: 面試題54:二叉搜索樹的第k大節點 思路:二叉搜索樹本身有序,中序遍歷的結果就是遞增序列,而題目中要求第 k 大

原创 【數據結構】圖相關算法及Python代碼

文章目錄一、圖的存儲結構1. 鄰接矩陣2. 鄰接表二、圖的遍歷1. 深度優先搜索遍歷(DFS)2. 廣度優先搜索遍歷(BFS)三、圖的拓撲排序四、最小代價生成樹1. 普里姆算法(prim)2. 克魯斯卡爾算法(kruskal)五、

原创 matplotlib繪圖:figure和axes有什麼區別?

畫了這麼久的圖,腦子裏還是亂的,每次想實現個效果都能查到不同的實現方法,什麼 plt.plot 啦,ax.plot 啦,看起來好像都能達到目的?特別是到了精調繪圖細節,比如座標軸範圍、數字方向、標題等東西,更是頭大,每次都要試來試

原创 Leetcode刷題:劍指offer【面試題55-Ⅱ 平衡二叉樹】

【面試題55-Ⅱ 平衡二叉樹】 輸入一棵二叉樹的根節點,判斷該樹是不是平衡二叉樹。如果某二叉樹中任意節點的左右子樹的深度相差不超過1,那麼它就是一棵平衡二叉樹。 Leetcode題目對應位置: 面試題55-Ⅱ:平衡二叉樹 思路:樹

原创 類型題Ⅱ:位運算

文章目錄位運算 —— 異或相關題目 位運算 —— 異或 英文: exclusive OR,縮寫 xor 數學符號: ⊕⊕⊕ 程序符號: ^ 運算法則: a⊕b=(¬a∧b)∨(a∧¬b)a⊕b = (¬a ∧ b) ∨ (a ∧¬

原创 驗證集和測試集的區別?

昨天一直在想驗證集和測試集的問題,越想越迷… 問題是這樣的,大部分網絡的訓練都是這麼一個套路:訓練迭代 n 個 epoch 以後就進行一次驗證,然後網絡會輸出在驗證集上的 loss 或者其他評價指標。 所以如果我直接把測試集作爲驗

原创 Leetcode刷題:劍指offer【面試題56-Ⅰ 數組中數字出現的次數】

【面試題56-Ⅰ 數組中數字出現的次數】 一個整型數組 nums 裏除兩個數字之外,其他數字都出現了兩次。請寫程序找出這兩個只出現一次的數字。要求時間複雜度是O(n),空間複雜度是O(1)。 Leetcode題目對應位置: 面試題

原创 類型題 Ⅲ:雙指針及哈希表求和

題目類型:在數組中查找和爲某個值的元素組合,有可能返回元素組合下標,也有可能只返回組合的個數。 1. 兩數之和 思路一:暴力解法,雙重循環,每次固定一個 i,用 j 循環向前走,判斷兩數之和是否爲 target,若是則返回 i 和

原创 MatLab求取多個閉合區域的輪廓、面積和bbox

問題描述 要對如下所示的二值標籤圖做如下處理: 獲取每一個閉合小區域的輪廓曲線座標 獲取每一個閉合小區域的面積 獲取每一個閉合小區域的 bounding box 處理方法 問題一: 獲取每一個閉合小區域的輪廓曲線座標,可以直

原创 恢復特徵圖分辨率的方式對比:反捲積,上池化,上採樣

文章目錄1.(反)卷積(反)卷積原理(反)卷積過程2. 上池化(Unpooling)3. 上採樣(Upsampling) 利用 CNN 做有關圖像的任務時,肯定會遇到 需要從低分辨率圖像恢復到到高分辨率圖像 的問題。解決方法目前無