之前收藏了极客时间的算法训练营3期共21课，计划每一课写博客来记录学习，主要形式为方法类型1题1题解题2题解方法类型2题1题解……题目大体来自leetcode和acwing主要记录和理解代码，所以基本完全搬运了视频题解代码，个人学习感受体现在大致思路的总结和注释上。第一题743.网络延迟时间Bellmen-ford最多n-1轮，可以处理有负数边的情况classSolution{public:intnetworkDelayTime(vector>×,intn,intk){vectordist(n+1,1e9);dist[k]=0;for(intround=1;roundtime:tim
一、分词的概念分词：就是把我们要查询的数据拆分成一个个关键字，我们在搜索时，ElasticSearch会把数据进行分词，然后做匹配。默认的中文分词器会把每一个中文拆分，比如“迪丽热巴”，会拆分成“迪”，“丽”，“热”，“巴”，显然，这并不符合我们的要求，所以ik分词器（中文分词器）能解决这个问题。二、IK分词器的分词算法ik分词器存在两种分词算法：ik_smart：称为智能分词，网上还有别的称呼：最少切分，最粗粒度划分ik_max_word：称为最细粒度划分三、分词算法测试1、ik_smart最少切分策略GET_analyze{"analyzer":"ik_smart","text":"中华人
🏆作者提出了一个单目相机的视频序列进行深度估计与运动估计，作者的方法是完全无监督的，端到端的学习，作者使用了单视角深度网络和多姿态网络，提出了一个图像（predict）与真实的下一帧（goundturth）计算loss，作为无监督的依据，实现无监督学习。使用KITTI数据集证明了他们的有效性：1.合成的深度图与监督学习的方法是可比的；2.在可比较的输入设置下，姿势估计与已建立的SLAM系统相比性能优越文章目录原理分析实施细节限制条件会议/期刊：CVPR2017论文题目：《UnsupervisedLearningofDepthandEgo-MotionfromVideo》论文链接：Unsuper
前言遇到了用动态规划来求解最长公共子序列问题，算法这块儿比较薄弱，便想着在网上找现成的思路和代码，也算拾人牙慧，但有一点没想到，都已经22年了，关于LCS问题网上给出的答案如此一言难尽……，只有零散几篇对于新手来说比较友好，但也仅仅这样，好在自己花了点时间，勉强领悟了一番，写以成文，以便来时温故。动态规划基本思想及要点这块儿是看吴师兄学算法(公众号)文章摘录的基本思想动态规划算法与分治法类似，其基本思想就是将待求解问题分解成若干子问题，先求解子问题，然后从这些问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是，适合动态规划求解的问题，经分解得到的子问题往往不是相互独立的。在用分治法求解时，有些子问题被重
已收录此专栏。我们先来举个例子来了解一下BFS的原理：以老鼠走迷宫为例，迷宫内的路错综复杂，老鼠从入口进去后，怎么才能找到出口？BFS：一群老鼠走迷宫。假设老鼠无限多，这群老鼠进去后，在每个路口，都派出部分老鼠探索所有没走过的路。走某条路的老鼠，如果碰壁无法前行，就停下；如果到达的路口已经有别的老鼠探索过了，也停下。很显然，在遇到出口前，所有的道路都会走到，而且不会重复。这个思路就是BFS。在具体编程时，一般用队列这种数据结构来实现BFS，即“BFS=队列”；而DFS一般用递归实现，即“DFS=递归”。我们现在再进一步比较BFS和DFS来深度了解BFS：前一讲学习了DFS。是不是觉得DFS是个
前言本文总结了力扣141.环形链表|以及142.环形链表||这两道有关环形链表的求解方案，去求证链表是否带环已经如何找出入环口的结点。有关环形链表，在BAT等大厂面试中均有出现，一般是属于中等难度的题，需掌握环形链表|&&环形链表||一、题目描述二、思路分析与罗列三、证明：1、【为何快指针每次走两步，慢指针走一步一定能相遇？】2、【快指针一次走3步，走4步，...n步行吗？】四、进阶:如何求出环的入口结点Way1：头结点到入口结点的距离剖析求证Way2：环形链表转相交链表【秒不可言】五、疑难解惑：为什么快指针会在慢指针进入环内的第一圈就相遇？原理图六、整体代码展示1、环形链表|2、环形链表||
插值算法：最近邻插值、双线性插值文章目录插值算法：最近邻插值、双线性插值最近邻插值法（nearest_neighbor)线性插值单线性插值法双线性插值插值算法有很多种，这里列出关联比较密切的三种：最近邻法(NearestInterpolation)：计算速度最快，但是效果最差。双线性插值(BilinearInterpolation)：双线性插值是用原图像中4(2*2)个点计算新图像中1个点，效果略逊于双三次插值，速度比双三次插值快，属于一种平衡美，在很多框架中属于默认算法。双三次插值(Bicubicinterpolation)：双三次插值是用原图像中16(4*4)个点计算新图像中1个点，效果比
力矩和角速度之间的关系可以通过牛顿第二定律和角动量定理来描述。牛顿第二定律表明，物体的加速度与作用在物体上的合力成正比，加速度的方向与合力的方向相同。而对于旋转运动的物体，其加速度可以表示为半径rrr乘以角加速度α\alphaα，即a=rαa=r\alphaa=rα。因此，物体的转动加速度与作用在物体上的合力矩成正比。这个比例系数就是物体的转动惯量III，即：τ=Iα\tau=I\alphaτ=Iα其中，τ\tauτ表示作用在物体上的合力矩。另一方面，角动量定理表明，物体的角动量守恒，当物体受到的合力矩为零时，其角动量保持不变。对于一个旋转运动的物体，其角动量LLL可以表示为转动惯量III乘以
参考博客：加密算法------DES加密算法详解_柯南的博客-CSDN博客_des加密算法一、算法流程 二、数据定义数据名称数据类型数据描述ExchangeRulesInt[56]交换规则表ShiftTableInt[16]移位表PC_2Int[48]PC-2置换规则表IPInt[64]IP置换规则表EInt[48]E置换规则表SBoxInt[8][4][16]S盒置换规则表PInt[32]P置换规则表IP_1Int[64]IP_1置换规则表三、方法说明 方法名称返回值类型参数类型方法描述int2BinStringstringintint转四位string + int十进制转string二进制
我在使用php连接Postgres服务器时遇到了一些问题。我刚开始使用Postgres+PHP组合，我意识到连接建立真的很慢。建立一个简单的连接通常需要1秒，有时甚至超过2秒。而且它只是一个开发服务器，所以没有真正的流量。好吧，服务器不是最好的，但MySQL连接要快得多。连接后，一切顺利，每个查询都按我预期的方式运行。应用程序运行时间约为10%，连接约为90%。真的很奇怪，因为有了mysql数据库层，它真的很快。可能是什么问题？我尝试过使用PDO、pg_pconnect、pg_connect，但每次结果都是一样的。这可能是Postgres配置错误？但是查询运行得很快，只有连接建立很慢。
