代码随想录——数组理论基础二分查找704.二分查找-力扣（LeetCode）代码/思路在一个有序数组中通过二分查找解决找到目标值的问题。C++版//版本一：左闭右闭的写法classSolution{public:intsearch(vector&nums,inttarget){//定义target在[left,right]闭区间intleft=0;intright=nums.size()-1;while(lefttarget){//target在左区间，所以[left,middle-1]right=middle-1;}elseif(nums[middle]&nums,inttarget){//
Q35SearchInsertPosition题目描述给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。请必须使用时间复杂度为O(logn)的算法。示例1:输入:nums=[1,3,5,6],target=5输出:2示例 2:输入:nums=[1,3,5,6],target=2输出:1示例3:输入:nums=[1,3,5,6],target=7输出:4https://leetcode.cn/problems/search-insert-position解题思路首先考虑暴力解法，但暴力的时间复杂度是O(n)不符合题目要求，像这
前言支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）在70年代由苏联人VladimirVapnik 提出，主要用于处理二分类问题，也就是研究如何区分两类事物。本文主要介绍支持向量机如何解决线性可分和非线性可分问题，最后还会对SMO算法进行推导以及对SMO算法的收敛性进行简要分析，但受限于篇幅，本文不会对最优化问题、核函数、原问题和对偶问题等前置知识做过于深入的介绍，需要了解相关知识的读者朋友请移步其它文章、资料。SVM推导过程主要参考自胡浩基教授的机器学习公开课程；SMO算法相关则主要来自于Platt的论文以及网上公开资料，相关链接见文章末尾。 快速理解举一个粗糙的例子。科学家
代码随想录——数组理论基础二分查找704.二分查找-力扣（LeetCode）代码/思路在一个有序数组中通过二分查找解决找到目标值的问题。C++版//版本一：左闭右闭的写法classSolution{public:intsearch(vector&nums,inttarget){//定义target在[left,right]闭区间intleft=0;intright=nums.size()-1;while(lefttarget){//target在左区间，所以[left,middle-1]right=middle-1;}elseif(nums[middle]&nums,inttarget){//
Q35SearchInsertPosition题目描述给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。请必须使用时间复杂度为O(logn)的算法。示例1:输入:nums=[1,3,5,6],target=5输出:2示例 2:输入:nums=[1,3,5,6],target=2输出:1示例3:输入:nums=[1,3,5,6],target=7输出:4https://leetcode.cn/problems/search-insert-position解题思路首先考虑暴力解法，但暴力的时间复杂度是O(n)不符合题目要求，像这
前言支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）在70年代由苏联人VladimirVapnik 提出，主要用于处理二分类问题，也就是研究如何区分两类事物。本文主要介绍支持向量机如何解决线性可分和非线性可分问题，最后还会对SMO算法进行推导以及对SMO算法的收敛性进行简要分析，但受限于篇幅，本文不会对最优化问题、核函数、原问题和对偶问题等前置知识做过于深入的介绍，需要了解相关知识的读者朋友请移步其它文章、资料。SVM推导过程主要参考自胡浩基教授的机器学习公开课程；SMO算法相关则主要来自于Platt的论文以及网上公开资料，相关链接见文章末尾。 快速理解举一个粗糙的例子。科学家
454、四数相加Ⅱ·map哈希表当初不知四数相加的好，做完四数之和发现~oh这题真简单题目链接：https://leetcode.cn/problems/4sum-ii/前提：计算四个数组中多少个元组满足条件（值可以重复）思路：四个数组分别两两相加|时间复杂度O(n^2) 前两个数组相加的值作为map的键 map中查找等于（0-后两个数组相加的值）的键 找到则+该键值（这个值可能大于一）代码实现：unordered_map哈希表 时间复杂度O(n^2) 空间复杂度O(n)classSolution{public:intfourSumCount(vector&nums
454、四数相加Ⅱ·map哈希表当初不知四数相加的好，做完四数之和发现~oh这题真简单题目链接：https://leetcode.cn/problems/4sum-ii/前提：计算四个数组中多少个元组满足条件（值可以重复）思路：四个数组分别两两相加|时间复杂度O(n^2) 前两个数组相加的值作为map的键 map中查找等于（0-后两个数组相加的值）的键 找到则+该键值（这个值可能大于一）代码实现：unordered_map哈希表 时间复杂度O(n^2) 空间复杂度O(n)classSolution{public:intfourSumCount(vector&nums
一、概述 在图像处理相关的问题中，图像对准是一类典型的问题，也就是要将两幅图严丝合缝地对应起来。通常来讲，两幅图大小不一，一个是模板，一个是母图，也就是要在母图中搜寻定位到与模板图最为接近的区域。 实现的方式有很多，惯常使用的是基于准则匹配的方法和基于特征匹配的方法。基于准则匹配，就是直接地对图的灰度值矩阵进行计算操作，以特定的准则遍历整个母图，找到与目标图（模板图）最相近的子区域；基于特征匹配，就是先提取出图像特征，再基于特征进行操作。这里对基于准则匹配的图像对准基本方法做简单介绍。二、匹配准则 常见的匹配准则有SAD、MAD、SSD、MSD、NCC。前四种是基于两个矩阵的向量差做运算
一、概述 在图像处理相关的问题中，图像对准是一类典型的问题，也就是要将两幅图严丝合缝地对应起来。通常来讲，两幅图大小不一，一个是模板，一个是母图，也就是要在母图中搜寻定位到与模板图最为接近的区域。 实现的方式有很多，惯常使用的是基于准则匹配的方法和基于特征匹配的方法。基于准则匹配，就是直接地对图的灰度值矩阵进行计算操作，以特定的准则遍历整个母图，找到与目标图（模板图）最相近的子区域；基于特征匹配，就是先提取出图像特征，再基于特征进行操作。这里对基于准则匹配的图像对准基本方法做简单介绍。二、匹配准则 常见的匹配准则有SAD、MAD、SSD、MSD、NCC。前四种是基于两个矩阵的向量差做运算
