【LeetCode题目详解】第八章 贪心算法 part01 理论基础 455.分发饼干 376. 摆动序列 53. 最大子序和 day31补
贪心算法理论基础
关于贪心算法,你该了解这些!
题目分类大纲如下:
# 什么是贪心
贪心的本质是选择每一阶段的局部最优,从而达到全局最优。
这么说有点抽象,来举一个例子:
例如,有一堆钞票,你可以拿走十张,如果想达到最大的金额,你要怎么拿?
指定每次拿最大的,最终结果就是拿走最大数额的钱。
每次拿最大的就是局部最优,最后拿走最大数额的钱就是推出全局最优。
再举一个例子如果是 有一堆盒子,你有一个背包体积为n,如何把背包尽可能装满,如果还每次选最大的盒子,就不行了。这时候就需要动态规划。动态规划的问题在下一个系列会详细讲解。
# 贪心的套路(什么时候用贪心)
很多同学做贪心的题目的时候,想不出来是贪心,想知道有没有什么套路可以一看就看出来是贪心。
说实话贪心算法并没有固定的套路。
所以唯一的难点就是如何通过局部最优,推出整体最优。
那么如何能看出局部最优是否能推出整体最优呢?有没有什么固定策略或者套路呢?
不好意思,也没有! 靠自己手动模拟,如果模拟可行,就可以试一试贪心策略,如果不可行,可能需要动态规划。
有同学问了如何验证可不可以用贪心算法呢?
最好用的策略就是举反例,如果想不到反例,那么就试一试贪心吧。
可有有同学认为手动模拟,举例子得出的结论不靠谱,想要严格的数学证明。
一般数学证明有如下两种方法:
- 数学归纳法
- 反证法
看教课书上讲解贪心可以是一堆公式,估计大家连看都不想看,所以数学证明就不在我要讲解的范围内了,大家感兴趣可以自行查找资料。
面试中基本不会让面试者现场证明贪心的合理性,代码写出来跑过测试用例即可,或者自己能自圆其说理由就行了。
举一个不太恰当的例子:我要用一下1+1 = 2,但我要先证明1+1 为什么等于2。严谨是严谨了,但没必要。
虽然这个例子很极端,但可以表达这么个意思:刷题或者面试的时候,手动模拟一下感觉可以局部最优推出整体最优,而且想不到反例,那么就试一试贪心。
例如刚刚举的拿钞票的例子,就是模拟一下每次拿做大的,最后就能拿到最多的钱,这还要数学证明的话,其实就不在算法面试的范围内了,可以看看专业的数学书籍!
所以这也是为什么很多同学通过(accept)了贪心的题目,但都不知道自己用了贪心算法,因为贪心有时候就是常识性的推导,所以会认为本应该就这么做!
那么刷题的时候什么时候真的需要数学推导呢?
例如这道题目:链表:环找到了,那入口呢?
(opens new window),这道题不用数学推导一下,就找不出环的起始位置,想试一下就不知道怎么试,这种题目确实需要数学简单推导一下。
# 贪心一般解题步骤
贪心算法一般分为如下四步:
- 将问题分解为若干个子问题
- 找出适合的贪心策略
- 求解每一个子问题的最优解
- 将局部最优解堆叠成全局最优解
这个四步其实过于理论化了,我们平时在做贪心类的题目 很难去按照这四步去思考,真是有点“鸡肋”。
做题的时候,只要想清楚 局部最优 是什么,如果推导出全局最优,其实就够了。
# 总结
本篇给出了什么是贪心以及大家关心的贪心算法固定套路。
不好意思了,贪心没有套路,说白了就是常识性推导加上举反例。
最后给出贪心的一般解题步骤,大家可以发现这个解题步骤也是比较抽象的,不像是二叉树,回溯算法,给出了那么具体的解题套路和模板。
一、力扣第455题:分发饼干
题目:
假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。
对每个孩子 i
,都有一个胃口值 g[i]
,这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸;并且每块饼干 j
,都有一个尺寸 s[j]
。如果 s[j] >= g[i]
,我们可以将这个饼干 j
分配给孩子 i
,这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子,并输出这个最大数值。
示例 1:
输入: g = [1,2,3], s = [1,1] 输出: 1 解释: 你有三个孩子和两块小饼干,3个孩子的胃口值分别是:1,2,3。 虽然你有两块小饼干,由于他们的尺寸都是1,你只能让胃口值是1的孩子满足。 所以你应该输出1。
示例 2:
输入: g = [1,2], s = [1,2,3] 输出: 2 解释: 你有两个孩子和三块小饼干,2个孩子的胃口值分别是1,2。 你拥有的饼干数量和尺寸都足以让所有孩子满足。 所以你应该输出2.
提示:
1 <= g.length <= 3 * 104
0 <= s.length <= 3 * 104
1 <= g[i], s[j] <= 231 - 1
思路
为了满足更多的小孩,就不要造成饼干尺寸的浪费。
大尺寸的饼干既可以满足胃口大的孩子也可以满足胃口小的孩子,那么就应该优先满足胃口大的。
这里的局部最优就是大饼干喂给胃口大的,充分利用饼干尺寸喂饱一个,全局最优就是喂饱尽可能多的小孩。
可以尝试使用贪心策略,先将饼干数组和小孩数组排序。
然后从后向前遍历小孩数组,用大饼干优先满足胃口大的,并统计满足小孩数量。
如图:
这个例子可以看出饼干 9 只有喂给胃口为 7 的小孩,这样才是整体最优解,并想不出反例,那么就可以撸代码了。
C++代码整体如下:
// 版本一
class Solution {
public:int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {sort(g.begin(), g.end());sort(s.begin(), s.end());int index = s.size() - 1; // 饼干数组的下标int result = 0;for (int i = g.size() - 1; i >= 0; i--) { // 遍历胃口if (index >= 0 && s[index] >= g[i]) { // 遍历饼干result++;index--;}}return result;}
};
- 时间复杂度:O(nlogn)
- 空间复杂度:O(1)
从代码中可以看出我用了一个 index 来控制饼干数组的遍历,遍历饼干并没有再起一个 for 循环,而是采用自减的方式,这也是常用的技巧。
有的同学看到要遍历两个数组,就想到用两个 for 循环,那样逻辑其实就复杂了。
# 注意事项
注意版本一的代码中,可以看出来,是先遍历的胃口,在遍历的饼干,那么可不可以 先遍历 饼干,在遍历胃口呢?
其实是不可以的。
外面的 for 是里的下标 i 是固定移动的,而 if 里面的下标 index 是符合条件才移动的。
如果 for 控制的是饼干, if 控制胃口,就是出现如下情况 :
if 里的 index 指向 胃口 10, for 里的 i 指向饼干 9,因为 饼干 9 满足不了 胃口 10,所以 i 持续向前移动,而 index 走不到s[index] >= g[i]
的逻辑,所以 index 不会移动,那么当 i 持续向前移动,最后所有的饼干都匹配不上。
所以 一定要 for 控制 胃口,里面的 if 控制饼干。
# 其他思路
也可以换一个思路,小饼干先喂饱小胃口
代码如下:
class Solution {
public:int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {sort(g.begin(),g.end());sort(s.begin(),s.end());int index = 0;for(int i = 0; i < s.size(); i++) { // 饼干if(index < g.size() && g[index] <= s[i]){ // 胃口index++;}}return index;}
};
- 时间复杂度:O(nlogn)
- 空间复杂度:O(1)
细心的录友可以发现,这种写法,两个循环的顺序改变了,先遍历的饼干,在遍历的胃口,这是因为遍历顺序变了,我们是从小到大遍历。
理由在上面 “注意事项”中 已经讲过。
# 总结
这道题是贪心很好的一道入门题目,思路还是比较容易想到的。
文中详细介绍了思考的过程,想清楚局部最优,想清楚全局最优,感觉局部最优是可以推出全局最优,并想不出反例,那么就试一试贪心。
二、力扣第376题:摆动序列
题目:
如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替,则数字序列称为 摆动序列 。第一个差(如果存在的话)可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。
-
例如,
[1, 7, 4, 9, 2, 5]
是一个 摆动序列 ,因为差值(6, -3, 5, -7, 3)
是正负交替出现的。 - 相反,
[1, 4, 7, 2, 5]
和[1, 7, 4, 5, 5]
不是摆动序列,第一个序列是因为它的前两个差值都是正数,第二个序列是因为它的最后一个差值为零。
子序列 可以通过从原始序列中删除一些(也可以不删除)元素来获得,剩下的元素保持其原始顺序。
给你一个整数数组 nums
,返回 nums
中作为 摆动序列 的 最长子序列的长度 。
示例 1:
输入:nums = [1,7,4,9,2,5] 输出:6 解释:整个序列均为摆动序列,各元素之间的差值为 (6, -3, 5, -7, 3) 。
示例 2:
输入:nums = [1,17,5,10,13,15,10,5,16,8] 输出:7 解释:这个序列包含几个长度为 7 摆动序列。 其中一个是 [1, 17, 10, 13, 10, 16, 8] ,各元素之间的差值为 (16, -7, 3, -3, 6, -8) 。
示例 3:
输入:nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 输出:2
提示:
1 <= nums.length <= 1000
0 <= nums[i] <= 1000
进阶:你能否用 O(n)
时间复杂度完成此题?
思路
# 思路 1(贪心解法)
本题要求通过从原始序列中删除一些(也可以不删除)元素来获得子序列,剩下的元素保持其原始顺序。
相信这么一说吓退不少同学,这要求最大摆动序列又可以修改数组,这得如何修改呢?
来分析一下,要求删除元素使其达到最大摆动序列,应该删除什么元素呢?
用示例二来举例,如图所示:
局部最优:删除单调坡度上的节点(不包括单调坡度两端的节点),那么这个坡度就可以有两个局部峰值。
整体最优:整个序列有最多的局部峰值,从而达到最长摆动序列。
局部最优推出全局最优,并举不出反例,那么试试贪心!
(为方便表述,以下说的峰值都是指局部峰值)
实际操作上,其实连删除的操作都不用做,因为题目要求的是最长摆动子序列的长度,所以只需要统计数组的峰值数量就可以了(相当于是删除单一坡度上的节点,然后统计长度)
这就是贪心所贪的地方,让峰值尽可能的保持峰值,然后删除单一坡度上的节点
在计算是否有峰值的时候,大家知道遍历的下标 i ,计算 prediff(nums[i] - nums[i-1]) 和 curdiff(nums[i+1] - nums[i]),如果prediff < 0 && curdiff > 0
或者 prediff > 0 && curdiff < 0
此时就有波动就需要统计。
这是我们思考本题的一个大题思路,但本题要考虑三种情况:
- 情况一:上下坡中有平坡
- 情况二:数组首尾两端
- 情况三:单调坡中有平坡
# 情况一:上下坡中有平坡
例如 [1,2,2,2,1]这样的数组,如图:
它的摇摆序列长度是多少呢? 其实是长度是 3,也就是我们在删除的时候 要不删除左面的三个 2,要不就删除右边的三个 2。
如图,可以统一规则,删除左边的三个 2:
在图中,当 i 指向第一个 2 的时候,prediff > 0 && curdiff = 0
,当 i 指向最后一个 2 的时候 prediff = 0 && curdiff < 0
。
如果我们采用,删左面三个 2 的规则,那么 当 prediff = 0 && curdiff < 0
也要记录一个峰值,因为他是把之前相同的元素都删掉留下的峰值。
所以我们记录峰值的条件应该是: (preDiff <= 0 && curDiff > 0) || (preDiff >= 0 && curDiff < 0)
,为什么这里允许 prediff == 0 ,就是为了 上面我说的这种情况。
# 情况二:数组首尾两端
所以本题统计峰值的时候,数组最左面和最右面如何统计呢?
题目中说了,如果只有两个不同的元素,那摆动序列也是 2。
例如序列[2,5],如果靠统计差值来计算峰值个数就需要考虑数组最左面和最右面的特殊情况。
因为我们在计算 prediff(nums[i] - nums[i-1]) 和 curdiff(nums[i+1] - nums[i])的时候,至少需要三个数字才能计算,而数组只有两个数字。
这里我们可以写死,就是 如果只有两个元素,且元素不同,那么结果为 2。
不写死的话,如何和我们的判断规则结合在一起呢?
可以假设,数组最前面还有一个数字,那这个数字应该是什么呢?
之前我们在 讨论 情况一:相同数字连续 的时候, prediff = 0 ,curdiff < 0 或者 >0 也记为波谷。
那么为了规则统一,针对序列[2,5],可以假设为[2,2,5],这样它就有坡度了即 preDiff = 0,如图:
针对以上情形,result 初始为 1(默认最右面有一个峰值),此时 curDiff > 0 && preDiff <= 0,那么 result++(计算了左面的峰值),最后得到的 result 就是 2(峰值个数为 2 即摆动序列长度为 2)
经过以上分析后,我们可以写出如下代码:
// 版本一
class Solution {
public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {if (nums.size() <= 1) return nums.size();int curDiff = 0; // 当前一对差值int preDiff = 0; // 前一对差值int result = 1; // 记录峰值个数,序列默认序列最右边有一个峰值for (int i = 0; i < nums.size() - 1; i++) {curDiff = nums[i + 1] - nums[i];// 出现峰值if ((preDiff <= 0 && curDiff > 0) || (preDiff >= 0 && curDiff < 0)) {result++;}preDiff = curDiff;}return result;}
};
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(1)
此时大家是不是发现 以上代码提交也不能通过本题?
所以此时我们要讨论情况三!
# 情况三:单调坡度有平坡
在版本一中,我们忽略了一种情况,即 如果在一个单调坡度上有平坡,例如[1,2,2,2,3,4],如图:
图中,我们可以看出,版本一的代码在三个地方记录峰值,但其实结果因为是 2,因为 单调中的平坡 不能算峰值(即摆动)。
之所以版本一会出问题,是因为我们实时更新了 prediff。
那么我们应该什么时候更新 prediff 呢?
我们只需要在 这个坡度 摆动变化的时候,更新 prediff 就行,这样 prediff 在 单调区间有平坡的时候 就不会发生变化,造成我们的误判。
所以本题的最终代码为:
// 版本二
class Solution {
public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {if (nums.size() <= 1) return nums.size();int curDiff = 0; // 当前一对差值int preDiff = 0; // 前一对差值int result = 1; // 记录峰值个数,序列默认序列最右边有一个峰值for (int i = 0; i < nums.size() - 1; i++) {curDiff = nums[i + 1] - nums[i];// 出现峰值if ((preDiff <= 0 && curDiff > 0) || (preDiff >= 0 && curDiff < 0)) {result++;preDiff = curDiff; // 注意这里,只在摆动变化的时候更新prediff}}return result;}
};
其实本题看起来好像简单,但需要考虑的情况还是很复杂的,而且很难一次性想到位。
本题异常情况的本质,就是要考虑平坡, 平坡分两种,一个是 上下中间有平坡,一个是单调有平坡,如图:
# 思路 2(动态规划)
考虑用动态规划的思想来解决这个问题。
很容易可以发现,对于我们当前考虑的这个数,要么是作为山峰(即 nums[i] > nums[i-1]),要么是作为山谷(即 nums[i] < nums[i - 1])。
- 设 dp 状态
dp[i][0]
,表示考虑前 i 个数,第 i 个数作为山峰的摆动子序列的最长长度 - 设 dp 状态
dp[i][1]
,表示考虑前 i 个数,第 i 个数作为山谷的摆动子序列的最长长度
则转移方程为:
dp[i][0] = max(dp[i][0], dp[j][1] + 1)
,其中0 < j < i
且nums[j] < nums[i]
,表示将 nums[i]接到前面某个山谷后面,作为山峰。dp[i][1] = max(dp[i][1], dp[j][0] + 1)
,其中0 < j < i
且nums[j] > nums[i]
,表示将 nums[i]接到前面某个山峰后面,作为山谷。
初始状态:
由于一个数可以接到前面的某个数后面,也可以以自身为子序列的起点,所以初始状态为:dp[0][0] = dp[0][1] = 1
。
C++代码如下:
class Solution {
public:int dp[1005][2];int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {memset(dp, 0, sizeof dp);dp[0][0] = dp[0][1] = 1;for (int i = 1; i < nums.size(); ++i) {dp[i][0] = dp[i][1] = 1;for (int j = 0; j < i; ++j) {if (nums[j] > nums[i]) dp[i][1] = max(dp[i][1], dp[j][0] + 1);}for (int j = 0; j < i; ++j) {if (nums[j] < nums[i]) dp[i][0] = max(dp[i][0], dp[j][1] + 1);}}return max(dp[nums.size() - 1][0], dp[nums.size() - 1][1]);}
};
- 时间复杂度:O(n^2)
- 空间复杂度:O(n)
进阶
可以用两棵线段树来维护区间的最大值
- 每次更新
dp[i][0]
,则在tree1
的nums[i]
位置值更新为dp[i][0]
- 每次更新
dp[i][1]
,则在tree2
的nums[i]
位置值更新为dp[i][1]
- 则 dp 转移方程中就没有必要 j 从 0 遍历到 i-1,可以直接在线段树中查询指定区间的值即可。
时间复杂度:O(nlog n)
空间复杂度:O(n)
三、力扣第53题:最大子数组和
给你一个整数数组 nums
,请你找出一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。
子数组 是数组中的一个连续部分。
示例 1:
输入:nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] 输出:6 解释:连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大,为 6 。
示例 2:
输入:nums = [1] 输出:1
示例 3:
输入:nums = [5,4,-1,7,8] 输出:23
提示:
1 <= nums.length <= 105
-104 <= nums[i] <= 104
进阶:如果你已经实现复杂度为 O(n)
的解法,尝试使用更为精妙的 分治法 求解。
暴力解法
暴力解法的思路,第一层 for 就是设置起始位置,第二层 for 循环遍历数组寻找最大值
class Solution {
public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {int result = INT32_MIN;int count = 0;for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { // 设置起始位置count = 0;for (int j = i; j < nums.size(); j++) { // 每次从起始位置i开始遍历寻找最大值count += nums[j];result = count > result ? count : result;}}return result;}
};
- 时间复杂度:O(n^2)
- 空间复杂度:O(1)
以上暴力的解法 C++勉强可以过,其他语言就不确定了。
# 贪心解法
贪心贪的是哪里呢?
如果 -2 1 在一起,计算起点的时候,一定是从 1 开始计算,因为负数只会拉低总和,这就是贪心贪的地方!
局部最优:当前“连续和”为负数的时候立刻放弃,从下一个元素重新计算“连续和”,因为负数加上下一个元素 “连续和”只会越来越小。
全局最优:选取最大“连续和”
局部最优的情况下,并记录最大的“连续和”,可以推出全局最优。
从代码角度上来讲:遍历 nums,从头开始用 count 累积,如果 count 一旦加上 nums[i]变为负数,那么就应该从 nums[i+1]开始从 0 累积 count 了,因为已经变为负数的 count,只会拖累总和。
这相当于是暴力解法中的不断调整最大子序和区间的起始位置。
那有同学问了,区间终止位置不用调整么? 如何才能得到最大“连续和”呢?
区间的终止位置,其实就是如果 count 取到最大值了,及时记录下来了。例如如下代码:
if (count > result) result = count;
这样相当于是用 result 记录最大子序和区间和(变相的算是调整了终止位置)。
如动画所示:
红色的起始位置就是贪心每次取 count 为正数的时候,开始一个区间的统计。
那么不难写出如下 C++代码(关键地方已经注释)
class Solution {
public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {int result = INT32_MIN;int count = 0;for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {count += nums[i];if (count > result) { // 取区间累计的最大值(相当于不断确定最大子序终止位置)result = count;}if (count <= 0) count = 0; // 相当于重置最大子序起始位置,因为遇到负数一定是拉低总和}return result;}
};
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(1)
当然题目没有说如果数组为空,应该返回什么,所以数组为空的话返回啥都可以了。
# 常见误区
误区一:
不少同学认为 如果输入用例都是-1,或者 都是负数,这个贪心算法跑出来的结果是 0, 这是又一次证明脑洞模拟不靠谱的经典案例,建议大家把代码运行一下试一试,就知道了,也会理解 为什么 result 要初始化为最小负数了。
误区二:
大家在使用贪心算法求解本题,经常陷入的误区,就是分不清,是遇到 负数就选择起始位置,还是连续和为负选择起始位置。
在动画演示用,大家可以发现, 4,遇到 -1 的时候,我们依然累加了,为什么呢?
因为和为 3,只要连续和还是正数就会 对后面的元素 起到增大总和的作用。 所以只要连续和为正数我们就保留。
这里也会有录友疑惑,那 4 + -1 之后 不就变小了吗? 会不会错过 4 成为最大连续和的可能性?
其实并不会,因为还有一个变量 result 一直在更新 最大的连续和,只要有更大的连续和出现,result 就更新了,那么 result 已经把 4 更新了,后面 连续和变成 3,也不会对最后结果有影响。
# 动态规划
当然本题还可以用动态规划来做,在代码随想录动态规划章节我会详细介绍,如果大家想在想看,可以直接跳转:动态规划版本详解
(opens new window)
那么先给出我的 dp 代码如下,有时间的录友可以提前做一做:
class Solution {
public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {if (nums.size() == 0) return 0;vector<int> dp(nums.size(), 0); // dp[i]表示包括i之前的最大连续子序列和dp[0] = nums[0];int result = dp[0];for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {dp[i] = max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i]); // 状态转移公式if (dp[i] > result) result = dp[i]; // result 保存dp[i]的最大值}return result;}
};
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(n)
# 总结
本题的贪心思路其实并不好想,这也进一步验证了,别看贪心理论很直白,有时候看似是常识,但贪心的题目一点都不简单!
后续将介绍的贪心题目都挺难的,所以贪心很有意思,别小看贪心!
day31补
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BLEU (Bilingual Evaluation Understudy,双语评估基准)是一组度量机器翻译和自然语言生成模型性能的评估指标。BLEU指标是由IBM公司提出的一种模型评估方法,以便在机器翻译领域中开发更好的翻译模型。BLEU指标根据生成的句子与人工参考句子之间的词、短语…...
5G网关如何提升智慧乡村农业生产效率
得益于我国持续推进5G建设,截至今年5月,我国5G基站总数已达284.4万个,覆盖全国所有地级市、县城城区和9成以上的乡镇镇区,实现“镇镇通5G”,全面覆盖了从城市到农村的延伸。 依托5G网络的技术优势,智慧乡村…...
微信小程序分享后真机参数获取不到和部分参数不能获取问题问题解决
微信小程序的很多API,都是BUG,近期开发小程序就遇到了分享后开发工具可以获取参数,但是真机怎么都拿不到参数的问题 一、真机参数获取不到问题解决 解决方式: 在onLoad(options) 中。 onLoad方法中一定要有options 这个参数。…...
Confluence使用教程(用户篇)
1、如何创建空间 可以把空间理解成一个gitlab仓库,空间之间相互独立,一般建议按照部门(小组的人太少,没必要创建空间)或者按照项目分别创建空间 2、confluence可以创建两种类型的文档:页面和博文 从内容上来…...
网络基础知识socket编程
目录 网络通信概述网络互连模型:OSI 七层模型TCP/IP 四层/五层模型数据的封装与拆封 IP 地址IP 地址的编址方式IP 地址的分类特殊的IP 地址如何判断2 个IP 地址是否在同一个网段内 TCP/IP 协议TCP 协议TCP 协议的特性TCP 报文格式建立TCP 连接:三次握手关…...
基于SpringBoot的员工(人事)管理系统
基于SpringBoot的员工(人事)管理系统 一、系统介绍二、功能展示三.其他系统实现五.获取源码 一、系统介绍 项目名称:基于SPringBoot的员工管理系统 项目架构:B/S架构 开发语言:Java语言 前端技术:BootS…...
【计算机网络】序列化与反序列化
文章目录 1. 如何处理结构化数据?序列化 与 反序列化 2. 实现网络版计算器1. Tcp 套接字的封装——sock.hpp创建套接字——Socket绑定——Bind将套接字设置为监听状态——Listen获取连接——Accept发起连接——Connect 2. 服务器的实现 ——TcpServer.hpp初始化启动…...
Linux内核学习(七)—— 定时器和时间管理(基于Linux 2.6内核)
目录 一、内核中的时间概念 二、节拍率:HZ 实时时钟 系统定时器 三、定时器 系统定时器是一种可编程硬件芯片,能以固定频率产生定时器中断,它所对应的中断处理程序负责更新系统时间,也负责执行需要周期性运行的任务。 一、内…...
Tortoise Git(乌龟git)常用命令总结
查看全局和本地 Git 配置 打开命令行终端(如 Git Bash),分别执行以下命令查看全局和本地的 Git 配置信息: git config --global -l git config --local -l确保配置中没有任何与 SSH 相关的设置 移除全局和本地 SSH 相关配置&…...
SSM商城项目实战:物流管理
SSM商城项目实战:物流管理 在SSM商城项目中,物流管理是一个重要的功能模块。通过物流管理,可以实现订单的配送、运输和签收等操作。本文将介绍如何在SSM商城项目中实现物流管理功能的思路和步骤代码。 实现SSM商城项目中物流管理的思路总结如…...
nlp系列(7)三元组识别(Bert+CRF)pytorch
模型介绍 在实体识别中:使用了Bert模型,CRF模型 在关系识别中:使用了Bert模型的输出与实体掩码,进行一系列变化,得到关系 Bert模型介绍可以查看这篇文章:nlp系列(2)文本分类&…...
Druid配置类、Dubbo配置类、Captcha配置类、Redis配置类、RestTemplate配置类
DruidConfig配置类package com.xdclass.app.config;import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource; import com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet; import com.alibaba.druid.support.http.WebStatFilter; import org.springframework.beans.factory.annotation.V…...
Pyecharts教程(十二):使用pyecharts创建带有数据缩放滑块和位置指示器的K线图
Pyecharts教程(十二):使用pyecharts创建带有数据缩放滑块和位置指示器的K线图 作者:安静到无声 个人主页 目录 Pyecharts教程(十二):使用pyecharts创建带有数据缩放滑块和位置指示器的K线图前言代码讲解总结完整代码推荐专栏前言 本博客将详细解释如何使用Python中的pyech…...
MySQL 基本操作
目录 数据库的列类型 数据库基本操作 SQL语言规范 SQL语句分类 查看表,使用表 管理数据库 创建数据库和表 删除数据库和表 向数据表中添加数据 查询数据表中数据 修改数据表的数据 删除数据表中数据 修改表明和表结构 扩展表结构(增加字段&…...
HHDESK一键改密功能
HHDESK新增实用功能——使用SSH连接,对服务器/端口进行密码修改。 1 测试 首页点击资源管理——客户端,选择需要修改的连接; 可以先对服务器及端口进行测试,看是否畅通; 右键——测试——ping; 以及右…...
瞬态电压抑制器(TVS)汽车级 SZESD9B5.0ST5G 工作原理、特性参数、封装形式
什么是汽车级TVS二极管? TVS二极管是一种用于保护电子电路的电子元件。它主要用于电路中的过电压保护,防止电压过高而损坏其他部件。TVS二极管通常被称为“汽车级”是因为它们能够满足汽车电子系统的特殊要求。 在汽车电子系统中,由于车辆启…...
ChatGPT 一条命令总结Mysql所有知识点
想学习Mysql的同学,可以使用ChatGPT直接总结mysql所有的内容与知识点大纲 输入 总结Mysql数据库所有内容大纲与大纲细分内容 ChatGPT不光生成内容,并且直接完成了思维导图。 AIGC ChatGPT ,BI商业智能, 可视化Tableau, PowerBI, FineReport, 数据库Mysql Oracle, Offi…...
Nginx-报错no live upstreams while connecting to upstream
1、问题描述 生产环境Nginx间歇性502的事故分析过程 客户端请求后端服务时一直报错 502 bad gateway,查看后端的服务是正常启动的。后来又查看Nginx的错误日志,发现请求后端接口时Nginx报错no live upstreams while connecting to upstream,…...
五种 CSS 位置类型以实现更好的布局
在 Web 开发中,CSS(层叠样式表)用于设置网站样式的设置。为了控制网页上元素的布局,使用CSS的position属性。因此,在今天这篇文章中,我们将了解 CSS 位置及其类型。 CSS 位置属性用于控制网页上元素的位置…...
【真题解析】系统集成项目管理工程师 2022 年下半年真题卷(综合知识)
本文为系统集成项目管理工程师考试(软考) 2022 年下半年真题(全国卷),包含答案与详细解析。考试共分为两科,成绩均 ≥45 即可通过考试: 综合知识(选择题 75 道,75分)案例分析&#x…...
视频中的声音怎么提取出来?这样做提取出来很简单
提取视频中的声音可以有多种用途。例如,我们可能希望从视频中提取音乐或音效,以在其他项目中使用。或者,可能需要将视频中的对话转录为文本,以便更轻松地编辑和共享内容。无论目的是什么,提取视频中的声音都可以帮助我…...
【Qt学习】05:自定义封装界面类
OVERVIEW 自定义封装界面类1.QListWidget2.QTreeWidget3.QTableWidget4.StackedWidget5.Others6.自定义封装界面类-显示效果(1)添加设计师界面类(2)在ui中设计自定义界面(3)在需要使用的界面中添加…...
网络服务第二次作业
[rootlocalhost ~]# vim /etc/httpd/conf.d/vhosts.conf <Virtualhost 192.168.101.200:80> #虚拟主机IP及端口 DocumentRoot /www/openlab #网页文件存放目录 ServerName www.openlab.com #服务器域名 </VirtualHost> …...
【记录】USSOCOM Urban3D 数据集读取与处理
Urban3D数据集内容简介 Urban3D数据集图像为正摄RGB影像,分辨率为50cm。 从SpaceNet上使用aws下载数据,文件夹结构为: |- 01-Provisional_Train|- GT|- GT中包含GTC,GTI,GTL.tif文件,GTL为ground truth b…...
flutter ios webview不能打开http地址
参考 1、iOS添加信任 webview_flutter 在使用过程中会iOS出现无法加载HTTP请求的情况, 但是Flutter 却可以加载HTTP请求。这就与两个的框架有关了,Flutter是独立于UIKit框架的。 解决方案就是在iOS 的info.plist中添加对HTTP的信任。 <key>NSApp…...
【SpringBoot】详细介绍SpringBoot中Entity类中的getters和setters
在Spring Boot中的Entity类中,getters和setters是用来获取和设置对象属性值的方法。它们是Java Bean规范的一部分,并且通常被用于向开发人员和框架公开类的属性。 在Entity类中,getters和setters方法通常通过property来实现,即将…...
阿里云服务器搭建FRP实现内网穿透-P2P
前言 在了解frp - p2p之前,请先了解阿里云服务器搭建FRP实现内网穿透-转发: 文章地址 1、什么是frp - p2p frp(Fast Reverse Proxy)是一个开源的反向代理工具,它提供了多种功能,包括端口映射、流量转发和内网穿透等。…...
Vue3 Element-plus Upload 上传图片
技术栈:Vue3 Ts Element-plus 官网地址:Upload 上传 | Element Plus 一、背景: 表单上传图片功能 二、效果: 三、流程: ①点击上传图片按钮,系统弹出文件选择对话框,选择图片并确认 ②调…...
PCL | Ubuntu18安装CloudCompare
文章目录 操作教程 操作教程 CloudCompare下载官网:https://www.danielgm.net/cc/release/ 安装flatpak插件 sudo apt install flatpak添加库路径 flatpak remote-add flathub https://flathub.org/repo/flathub.flatpakrepo安装CC flatpak install flathub or…...
【LeetCode-中等题】138. 复制带随机指针的链表
文章目录 题目解题核心思路:找random指针指向思路一:哈希思路二:迭代构造新链表 方法一:哈希递归方法二:纯哈希方法三:迭代 节点拆分 题目 解题核心思路:找random指针指向 这里的拷贝属于深拷…...
C++--动态规划背包问题(1)
1. 【模板】01背包_牛客题霸_牛客网 你有一个背包,最多能容纳的体积是V。 现在有n个物品,第i个物品的体积为vivi ,价值为wiwi。 (1)求这个背包至多能装多大价值的物品? (2)若背包恰好装满&a…...
【Android-Flutter】我的Flutter开发之旅
目录: 0、文档:1、在Windows上搭建Flutter开发环境(1)[使用中国镜像(❌详细看官方文档)](https://docs.flutter.dev/community/china)(2)[下载最新版Flutter SDK(已包含Dart)](https://docs.flu…...
【Linux】深入理解文件操作
文章目录 初次谈论文件重温C语言文件操作系统文件操作接口openwriteread 再次谈论文件文件描述符文件描述符的分配规则 重定向什么是重定向重定向的本质系统调用接口实现重定向<、>、>> 初次谈论文件 开始之前先谈论一下关于文件的一些共识性问题。 一个文件可以…...
异地使用PLSQL远程连接访问Oracle数据库【内网穿透】
文章目录 前言1. 数据库搭建2. 内网穿透2.1 安装cpolar内网穿透2.2 创建隧道映射 3. 公网远程访问4. 配置固定TCP端口地址4.1 保留一个固定的公网TCP端口地址4.2 配置固定公网TCP端口地址4.3 测试使用固定TCP端口地址远程Oracle 前言 Oracle,是甲骨文公司的一款关系…...
【方案】基于AI边缘计算的智慧工地解决方案
一、方案背景 在工程项目管理中,工程施工现场涉及面广,多种元素交叉,状况较为复杂,如人员出入、机械运行、物料运输等。特别是传统的现场管理模式依赖于管理人员的现场巡查。当发现安全风险时,需要提前报告࿰…...
华为各型号交换机开启SNMP v3
设备型号:华为S5720S-28P-LI-AC 设备软件版本:V200R011C10SPC600 调试命令: snmp-agent snmp-agent sys-info version v3 snmp-agent group v3 GroupName privacy //{GroupName}是设置一个SNMP的组名,我设置是SNMPGroup snm…...