LeetCodecpp最新中文题解.pdfLeetCodecpp最新中文题解.pdfLeetCodecpp最新中文题解.pdf目录3.4Addbinary615.1.5BinaryTreeLevelOr-3.5LongestPalindromicSubstring.62dertraversalil3.6RegularExpressionMatching665.1.6BinaryTreeZigzag3.7WildcardMatching67LevelOrdertraversal.963.8LongestCommonPrefix5.1.7RecoverBinarySearch3.9ValidNumber70Tree983.10Integertoroman725.1.8SameTree3.11RomantoInteger735.1.9SymmetricTree1003.12CountandSay745.1.10BalancedBinaryTree..1023.13Anagrams755.1.11FlattenBinaryTreeto3.14SimplifyPath76LinkedList1033.15LengthofLastWord775.1.12PopulatingNextRightPointersineachnodeii105第4章栈和队列7952二叉树的构建10641栈795.2.1ConstructBinaryTree4ValidParentheses79fromPreorderandIn4.1.2LongestvalidParenorderTraversa106theses805.2.2ConstructBinaryTree4.1.3LargestRectangleinfromInorderandposHistogram82torderTraversal1074.1.4Evaluatereversepol-53二叉查找树108ishnotation845.3.1UniqueBinarySearch4.2队列85Trees.1085.3.2UniqueBinarySearch第5章树86Treesli.1105.1二叉树的遍历865.3.3ValidateBinarySearch5.1.1BinaryTreePreorderTreeTraversal865.3.4ConvertSortedarrayto5.1.2BinaryTreeInorderBinarySearchTree...112Traversal885.3.5ConvertSortedListto5.1.3BinaryTreePostorderBinarySearchTree113Traversal9054二叉树的递归.1145.1.4BinaryTreeLevelOr5.4.1MinimumDepthofBidertraversal)2narylree115目录5.4.2MaximumDepthofBi8.3.,2重新实现nextpermunaryTree116tation1425.4.3PathSum11783.3递归.1435.44PathSumil1188.4PermutationsII1445.4.5BinaryTreeMaximum8.4.1nextpermutation...144PathSuum11984.2重新实现nextpermu5.4.6PopulatingNextRighttation144Pointersineachnode120843递归1445.4.7SumRoottoLeafnum8.5Combinations146bers2185.1递归1468.5.2迭代147第6章排序1238.6LetterCombinationsofaphone6.1MergeSortedArray123umber1476.2MergeTwoSortedLists12486.1递归1486.3MergekSortedLists124862迭代96.4InsertionSortList125第9章广度优先搜索1506.5Sortlist1269.1WordLadder1506.6FirstMissingPositive1279.2WordLadderil1546.7SortColors1289.3Surroundedregions162第7章查找94小结16413194.l适用场景1647.1Searchforarange131942思考的步骤7.2SearchInsertPosition.13294.3代码模板1657.3Searcha2DMatrix133第10章深度优先搜索173第8章暴力枚举法13510.1PalindromePartitioning1738.1Subsets13510.2UniquePaths1768.1.1递归1350.2.1深搜1768.1.2迭代.1371022备忘录法.1768.2Subsetsil13810.23动规177821递归13810.24数学公式1788.2.2迭代.14110.3UniquePathsIl1798.3Permutations14210.3.1备忘录法1798.3.1nextpermutation14210.3.2动规.180目录10.4N-Queens1813.4Maximalrectangle21310.5N-QueensII18413.5BestTimetoBuyandSellStock10.6Restoreipaddresses186.21410.7CombinationSum18813.6InterleavingString21510.8CombinationSumIl18913.7ScrambleString21710.9GenerateParentheses.19013.8MinimumPathSum.22210.10Sudokusolver19213.9EditDistance22410.11WordSearch.19313.10DecodeWays.22610.12小结19513.11Distinctsub22710.12.1适用场景19513.12WordBreak22810.122思考的步骤1951313WordBreakil2300.12.3代码模板197第14章图23210.12.4深搜与回溯法的区別.19714.1CloneGraph23210.12.5深搜与递归的区别..197第15章细节实现题235第11章分治法19915.1ReverseInteger2351.1Pow(x,n)19915.2PalindromeNumber.23611.2Sqrt(x)20015.3InsertInterval237第12章贪心法20115.4MergeIntervals23812.1Jumpgame20115.5MinimumWindowSubstring23912.2JumpgameII15.6MultiplyStrings24112.3BestTimetobuyandSellstock20415.7SubstringwithConcatenation12.4BestTimetobuyandsellstockl205ofallwords24412.5LongestSubstringWithoutre15.8Pascal,sTriangle245peatingCharacters20615.9PascalsTriangleIl24612.6ContainerwithMostWater..20715.10SpiralMatrix24715.11SpiralmatrixII248第13章动态规划20915.12ZigZagConversion25013.1Triangle20915.13DivideTwoIntegers25113.2MaximumSubarray15.14TextJustification25313.3PalindromePartitioningII1215.15MaxPointsonaline255目录第1章编程技巧在判断两个浮点数a和b是否相等时,不要用a==b,应该判断二者之差的绝对值fabs(a-b)是否小于某个阈值,例如1e-9。
判断一个整数是否是为奇数,用x%2!=0,不要用x%2=1,因为ⅹ可能是负用char的值作为数组下标(例如,统计字符串中每个字符岀现的次数),要考虑到char可能是负数。
有的人考虑到了,先强制转型为unsignedint再用作下标,这仍然是错的。
正确的做法是,先强制转型为unsignedchar,再用作下标。
这涉及C十整型提升的规则,就不详述了。
以下是关于STL使用技巧的,很多条款来自《EffectiveSTL》这本书。
vector和string优先于动态分配的数组首先,在功能上,由于vector能够保证连续内存,因此一旦分配了后,它的功能跟原始数组相当;其次,如果用new,意味着你要确保后面进行孓delete,一旦忘记了,就会出现BUG,且这样需要都写一行delete,代码不够短再次,声明多维数组的话,只能一个一个new,例如int**ary=newint*[row_num];for(inti=0:i<rownum;++1)ary[i]newint[col_num]用vector的话一行代码搞定vector<vector<int>>ary(row_num,vector<int>(col_num,0))使用reserve来避免不必要的重新分配第2章线性表这类题目考察线性表的操作,例如,数组,单链表,双向链表等。
2数组2.1.1RemoveDuplicatesfromSortedarray描述Givenasortedarray,removetheduplicatesinplacesuchthateachelementappearonlyonceandreturnthenewlengthDonotallocateextraspaceforanotherarray,youmustdothisinplacewithconstantmemoryForexample,GiveninputarrayA=[1,1,2Yourfunctionshouldreturnlength=2,andaisnow[1,2]分析无代码1/LeetCode,RemoveDuplicatesfromSortedArray//时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)classSolutiontublicintremoveDuplicates(vector<int>&nums)tif(numsemptyo)return0;intindex=ofor(inti=1:inumssize:1++iif(nums[index]!nums[i])nums[++index]=nums[i]returnindex12.1数组代码2//LeetCode,RemoveDuplicatesfromSortedArray/使用STL,时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)classSolutionipublicintremoveDuplicates(vector<int>&nums)treturndistance(numsbegin(),unique(numsbegin(),numsend())代码3/LeetCode,RemoveDuplicatesfromSortedArray/使用STL,时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)lassSolutionfublicintremoveDuplicates(vector<int>&nums)treturndistance(numsbegin(,removeDuplicates(numsbegin(,numsend(),numsbegintemplate<typenameInIt,typenameoutit>OutItremoveDuplicates(InItfirst,InItlast,OutItoutput)thile(firstlast)i*output++=*firstfirstupper_bound(first,last,*firstreturnoutput相关题目RemoveDuplicatesfromSortedArrayI,见§2.1.22.1.2RemoveDuplicatesfromSortedArrayII描述Followupfor"RemoveDuplicates"Whatifduplicatesareallowedatmosttwice?Forexample,Givensortedarraya=[1,1,1,2,2,3]Yourfunctionshouldreturnlength=5,andAisnow[1,1,2,2,3分析加一个变量记录一下元素出现的次数即可。
这题因为是已经排序的数组,所以一个变量即可解决。
如果是没有排序的数组,则需要引入一个hashmap来记录出现次数。
4第2章线性表代码1//LeetCode,RemoveDuplicatesfromSortedArrayII//时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)//qauthorhex108(https://github.com/hex108)classSolutiontublicintremoveDuplicates(vector<int>&nums)tif(numssize(<=2)returnnumssizeintindex=2for(inti=2:inumssize(:i++)ff(nums[i]!numslindex-2]nums[index++]=nums[i]returnindex;代码2下面是一个更简洁的版本。
上面的代码略长,不过扩展性好一些,例如将occur<2改为occur3,就变成了允许重复最多3次。
//LeetCode,RemoveDuplicatesfromSortedArrayII7/@author虞航仲(http://weibo.com/u/1666779725)//时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)lassSolutionfpublicintremoveDuplicates(vector<int>&nums)tconstintn=numssizeintindex=0:for(inti=0:i<n;++i)if(i>0&&i<n-1&nums[i]=nums[i-1]&nums[i]=nums[i1])continue;nums[index++]=nums[i]returnindex;相关题目RemoveDuplicatesfromSortedArray,见§2.1.1

SRC(SparseRepresentationClassifier)稀疏表示分类器SOMP(SimultaneousOrthogonalMatchingPursuit)同步正交婚配追踪稀疏表示分类器应用于高光谱图像分类的MATLAB代码实现。
此程序为论文仿真，论文题目为：HyperspectralImageClassificationUsingDictionary-BasedSparseRepresentation论文地址：http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=5766028&url=http%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fxpls%2Fabs_all.jsp%3Farnumber%3D5766028其实只实现了论文里的第一种方法SOMP各个文件功能简介：isomp_Indiana.m主程序SamplesNormalize.m数据归一化findlabel2.m划分训练样本和测试样本SOMP.m求稀疏表示矩阵assig

Abstract—Visual-inertialSLAM(VI-SLAM)requiresagoodinitialestimationoftheinitialvelocity,orientationwithrespecttogravityandgyroscopeandaccelerometerbiases.InthispaperwebuildontheinitializationmethodproposedbyMartinelli[1]andextendedbyKaiseretal.[2],modifyingittobemoregeneralandefficient.Weimproveaccuracywithseveralroundsofvisual-inertialbundleadjustment,androbustifythemethodwithnovelobservabilityandconsensustests,thatdiscarderroneoussolutions.OurresultsontheEuRoCdatasetshowthat,whiletheoriginalmethodproducesscaleerrorsupto156%,ourmethodisabletoconsistentlyinitializeinlessthantwosecondswithscaleerrorsaround5%,whichcanbefurtherreducedtolessthan1%performingvisual-inertialbundleadjustmentaftertenseconds

大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。
虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模，以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。
在之前的文章中，我们曾经引见过有关大数据系统的常规概念、处理过程，以及各种专门术语，本文将引见大数据系统一个最基本的组件：处理框架。
处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。
数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。
下文将引见这些框架：仅批处理框架：

ddr2控制器，在Spartan6芯片上成功运转

在shuffle操作的时候,是按照key来进行value的数据的输入,拉取和聚合的,同一个key的values,一定是分配到同一个reducetask进行处理的,假如多个key对应的value一共有90万条数据,但是可能某条key对应了88万条,其他key最多也就对应数万条数据,那么处理这88万条数据的reducetask肯定会特别耗费时间,甚至会直接导致OOM,这就是所谓的数据倾斜

Unity_TransparentWindowManager使Unity的窗口通明并覆盖在桌面上。
导入到您的项目您可以从UnityPackage导入此资产。
依存关系您必须导入以下资产才能使用此资产。
如何使用清除颜色设置要创建通明窗口，请将Camera.ClearFlags设置为SolidColor，并将Camera.Background为（0,0,0,0）。
将Camera.Backgroundto(1,1,1,0)设置Camera.Backgroundto(1,1,1,0)，结果将出错。
局限性这适用于Windows，不适用于Mac或其他任何设备。
在某些笔

(更多概况、使用方法，请下载后细读README.md文件)QXL-WDDM-DOD\n大量基于MicrosoftKMDOD示例和XDDMQXL驱动程序\n最新的二进制文件可以在www.spice-space.orgdownloadwindowsqxl-wddm-dod找到

视觉导航是智能采棉机器人的基本技术之一。
棉田组成复杂，存在遮挡和照明，难以准确识别出犁沟，从而提取出导航线。
提出了一种基于水平样条分割的野外导航路径提取方法。
首先，通过OTSU阈值算法对RGBcolor.space中的彩色图像进行预处理，以分割犁沟的二值图像。
棉田图像成分分为四类：犁沟（成分包括土地，枯萎的叶子等）。
。
），棉纤维，棉的其他器官和外部区域或阻塞物。
通过利用HSV模型的色相和值的显着差异，作者将阈值分为两个步骤。
首先，他们在S通道中分割棉绒，然后在棉线区域之外的区域中在V.通道中分割犁沟。
另外，需要形状学处理以滤出小的噪声区域。
其次，水平样条用于分割二值图像。
作者检测水平样条中的连通区域，并合并由棉毛或附近大连通区域中的亮点引起的孤立的小区域，从而获得犁沟的连通区域。
第三，根据相邻导航线候选之间的距离较小的原理，以图像底部的中心为起点，并从连通域的中点开始依次选择候选点。
最后，作者对连接域的数量进行计数，并计算连接域边界线的参数变化，以确保机器人是否到达了野外或遇到障碍物。
如果没有异常，则使用minimum.squares方法由导航点拟合导航路径。

用VERILOG编写的代码，在Spartan3E开发板上实验成功，可经过开发板的VGA接口将动态的图像在显示屏上显示出来

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。