代码随想录算法训练营第1天|LeetCode707.二分查找、LeetCode27.移除元素1、数组理论基础定义：数组是存放在连续内存空间上的相同类型数据的集合。获取：下标索引的方式。从0开始。删除/增添：需要移动其他元素的地址。不能删除，只能覆盖。vectorVSarray：vector是容器，底层实现是arrayJava中没有指针，且不对程序员暴露元素地址。2、LeetCode707.二分查找题目链接：https://leetcode.cn/problems/binary-search/文章讲解：https://programmercarl.com/0704.%E4%BA%8C%E5%88
279.完全平方数给你一个整数n，返回和为n的完全平方数的最少数量。完全平方数是一个整数，其值等于另一个整数的平方；换句话说，其值等于一个整数自乘的积。例如，1、4、9和16都是完全平方数，而3和11不是。示例1：输入：n=12输出：3解释：12=4+4+4示例2：输入：n=13输出：2解释：13=4+9提示：11n104这道题采用动态规划进行求解，不能用贪心去做，否则结果是错误的，反例就是示例1，如果用贪心，12=9+1+1+1，需要4个数。另外一种方法是利用了一个数学定理(四平方和定理)，见https://leetcode.cn/problems/perfect-squares/solut
46.携带研究材料（第六期模拟笔试）题目描述小明是一位科学家，他需要参加一场重要的国际科学大会，以展示自己的最新研究成果。他需要带一些研究材料，但是他的行李箱空间有限。这些研究材料包括实验设备、文献资料和实验样本等等，它们各自占据不同的空间，并且具有不同的价值。小明的行李空间为N，问小明应该如何抉择，才能携带最大价值的研究材料，每种研究材料只能选择一次，并且只有选与不选两种选择，不能进行切割。输入描述第一行包含两个正整数，第一个整数M代表研究材料的种类，第二个正整数N，代表小明的行李空间。第二行包含M个正整数，代表每种研究材料的所占空间。第三行包含M个正整数，代表每种研究材料的价值。输出描述输
层序遍历理论讲解LeetCode226.翻转二叉树文章讲解：代码随想录(programmercarl.com)视频讲解：听说一位巨佬面Google被拒了，因为没写出翻转二叉树|LeetCode：226.翻转二叉树_哔哩哔哩_bilibili思路关键在于遍历顺序，只要把每一个节点的左右孩子翻转一下，就可以达到整体翻转的效果。这道题目使用前序遍历和后序遍历都可以。代码如下： LeetCode101.对称二叉树文章讲解：代码随想录(programmercarl.com)视频讲解：同时操作两个二叉树|LeetCode：101.对称二叉树_哔哩哔哩_bilibili思路本题遍历只能是“后序遍
17.电话号码的字母组合题目给定一个仅包含数字2-9的字符串，返回所有它能表示的字母组合。答案可以按任意顺序返回。给出数字到字母的映射如下（与电话按键相同）。注意1不对应任何字母。 题目链接 .-力扣（LeetCode）文字和画图分析这道题明显是需要互相匹配，如字符串“23”,对应“abc”和“def”。这个时候我们就想到跟循环有关，但是我们很难控制出for循环的个数，所以最好的办法就是采用递归参数我们需要：digits（含2-9的字符串），di（表示层数)，tmp（每一层对应的字符串），t(接收每一次递归结束时的字符串)注意事项：tmp不要传引用,便于递归结束时可以对应到上一层的字符串t需
梦晨西风发自凹非寺量子位|公众号QbitAI斯坦福最新“技能转移”大法，让人类沦为给机器人提供训练数据的工具人。小哥拿上机械手做示范，机器人就能从收集到的数据中学会刷碗，并且能随机应变。打开水龙头、抓取盘子、用百洁布清洗一气呵成，外界干扰使坏也不怕。整套系统从硬件到代码完全开源，成本只需400美元，就可以在没有机器人的情况下收集训练机器人所需数据。更详细的3D打印、组装教程视频也即将发布。要知道，在这项工作之前要想大规模训练机器人belike：对此，李飞飞团队具身智能成果VoxPoser一作黄文龙表示：惊人的工作，破解了机器人数据收集中的先有鸡先有蛋难题。有网友觉得，这项工作和之前爆火的斯坦福
如何在第三位数字之后将第三位数舍入。floatresult=cos(number);请注意，我想将结果保存到第三位数字，没有舍入。不，我不想用.3F打印它，我需要将其保存为新值；例子：0.00367->0.003N.B.想要3后没有额外的零。另外，我需要能够获得第三位。例如，如果是0.0037212，我想获得3并在某些计算中使用它。看答案0.00367-＆GT;0.003一个float通常代表大约232完全不同的值。0.00367和0.003不在该集合中。最近的float至0.00367为0.0036700000055134296417236328125最近的float至0.003__为0.0
动态规划（DynamicProgramming,DP）是解决复杂问题的一个强大工具，它将问题分解成更小的子问题，并使用这些子问题的解决方案来构建整体问题的解决方案。在深入探讨最短编辑距离问题之前，让我们先理解什么是动态规划，以及如何通过动态规划的视角来看待这个问题。原题链接：72.编辑距离-力扣（LeetCode）动态规划分析动态规划的核心动态规划通常用于求解最优化问题。其核心思想包括两个主要部分：最优子结构：问题的最优解包含其子问题的最优解。这意味着我们可以通过合并子问题的最优解来构造整个问题的最优解。重叠子问题：在解决问题的过程中，问题被分解成若干个子问题，其中很多子问题是重复的。最短编辑
我需要找出非常大的乘法的位数(每个乘法大约300位)。我想知道是否有一种技巧可以在不实际执行计算的情况下预测产品的位数。 最佳答案 可以通过两个被乘数的base10log的四舍五入(向下)和加1来计算精确的位数，如下:publicstaticvoidmain(String[]args){DecimalFormatf=newDecimalFormat("#");doublenum1=12345678901234567890d;doublenum2=314159265358979d;//Here'sthelinethatdoesthew
我目前正在编写一段代码，其中我已经确定我的两个位数组的串联是瓶颈，并且正在讨论如何提高它的效率。我的位数组建模如下publicBitArray(intsize){intsizeBytes=size/8;if(size%8!=0)sizeBytes++;this.array=newbyte[sizeBytes];this.size=size;}其中size是以位为单位的大小。有效连接两个位数组时面临的挑战是在连接大小为7的位数组与大小为6的位数组时需要发生的跨接。像这样，简单地复制两个数组是不可能的。除了我目前已实现的解决方案之外，我正在研究的解决方案如下:计算“跨区”(例如5位数组的最
