力扣 1055Java

时间: 2023-05-23 15:07:27 浏览: 64
题目描述 给定两个字符串 `A` 和 `B`，返回 `A` 中可能的子序列与 `B` 中相等字符串数。 我们用 `S(A)` 表示 A 的所有字符的集合，而 `s(B)` 是 B 中字符的集合。 当 `A` 的一个子序列能与 `B` 中恰好的一个子序列匹配时，我们认为这是一个好的匹配。 形式上，我们首先用以下方式定义 A 和 B 中的子序列： - 给定一个字符串 S，一个 S 的子序列是通过从 S 中删除一些（也可能不删除）字符而不更改其余元素的顺序而形成的。例如，"ACE" 是 "ABCDE" 的子序列，但 "AEC" 不是。 我们用以下方式定义一个好的匹配： - 假设 A 和 B 中分别有相同长度的 n 个字符索引数组 `orderA` 和 `orderB`。 - 如果在 `orderA` 中，第 `i` 个字符出现在在样例中第 `j` 个字符之前（即那些在 `orderA` 中比第 `i` 个字符更早出现的字符的下标在在 `orderB` 中出现的位置全都在第 `j` 个字符之前），那么在 `orderB` 中第 `j` 个字符之后出现的下一个与之匹配的字符需要在 `orderA` 中出现在第 `i + 1` 个字符之后。 - 我们还需要这样的一个保证：在 `orderB` 中要出现的字符必须是从 `s(B)` 中不断地选择至多一次形成的字符串。例如，如果 `B = "xxy"，那么不能选择 "xyy" 或 "yxx" 作为 `B` 自己的子序列。 示例 1: ``` 输入：A = "acd", B = "abdc", 输出: 1 解释：A 中的一个子序列 "acd" 可以通过从 B 中删除 "b" 和 "d" 的方式得到。 ``` 示例 2: ``` 输入：A = "db", B = "db", 输出：1 解释：A 中的所有字符与 B 中的每个字符都相等。 ``` 示例 3: ``` 输入：A = "aaa", B = "aaa", 输出：3 解释：A 中的每个字符与 B 中的每个字符都相等，因此有 3 种不同的子序列与 B 相等，即 A 本身和空字符串，另外两个找不到 A 中的任何字符的子序列。 ``` 提示: - `1 <= A.length, B.length <= 1000` - `S(A)` 和 `s(B)` 都只包含小写字符。

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力扣92反转链表||Java

以下是使用Java实现反转链表的代码： java class ListNode { int val; ListNode next; ListNode(int val) { this.val = val; } } public class ReverseLinkedList { public ListNode reverseList(ListNode head) { ListNode prev = null; ListNode curr = head; while (curr != null) { ListNode nextTemp = curr.next; curr.next = prev; prev = curr; curr = nextTemp; } return prev; } } 这个代码中，我们使用了三个指针：prev、curr和nextTemp。prev指向已经反转的部分的头节点，curr指向待反转的节点，nextTemp保存curr的下一个节点。在循环中，我们将curr的next指针指向prev，然后移动prev、curr和nextTemp指针。最后返回prev即可得到反转后的链表头节点。

力扣python格式

力扣是一个在线的编程题库，在其中有各种算法和数据结构的题目，供程序员进行练习。力扣题库支持多种编程语言，包括Python。 力扣Python格式是指在力扣平台上使用Python语言解答问题时需要注意的一些细节和规范。以下是一些力扣Python格式的要点： 1. 导入模块：根据题目需要，导入相应的Python模块。常见的模块如：math、collections等。 2. 主函数：在解题时，将代码写在一个主函数中。通常命名为def main()。 3. 输入输出：遵循力扣的输入输出格式。使用input函数获取输入数据，使用print函数输出结果。 4. 命名规范：遵循Python的命名规范。变量和函数名采用小写字母与下划线的组合，以便于代码的可读性。 5. 注释：在关键代码处添加注释，描述代码功能和思路。这不仅方便自己理解和维护代码，也方便他人阅读。 6. 缩进：使用统一的缩进风格，通常为4个空格或者1个制表符。 7. 算法实现：根据题目要求，选择合适的算法进行实现。可以使用循环、条件判断、递归等常见的编程结构。 8. 异常处理：对于可能出现异常的地方，使用try-except语句进行异常处理。 9. 提交代码：在完成代码编写后，将代码复制到力扣平台的代码编辑器中，然后点击提交按钮进行代码评测。 总之，力扣Python格式主要是指在力扣平台上使用Python语言解题时需要遵守的编码规范和格式要求。遵循这些规范可以提高代码的可读性和可维护性，从而更好地解决问题。

力扣加一python

力扣加一问题的Python解法有多种方法。以下是其中一种方法的完整代码： python def plusOne(digits): return [int(i) for i in str(int(''.join(str(j) for j in digits))) + 1] 这个方法使用了列表表达式和字符串操作，将整数列表转换为一个字符串，然后再将字符串转换为整数并加1，最后再将结果转换为一个整数列表。这个方法非常简洁，只需要一行代码就可以完成。 另一种方法是使用类的形式来实现： python class Solution: def plusOne(self, digits: List[int]) -> List[int]: num = 0 j = 1 for i in digits[::-1]: num += i * j j *= 10 num += 1 result = [int(i) for i in str(num)] return result 这个方法首先将整数列表表示为一个整数，然后将整数加1，再将结果转换为一个整数列表。这个方法使用了类和循环来实现。 另外还有一种特殊情况的解法，当数字列表为[9,9,9]时，需要在列表前面拼接一列表，并且将原有所有元素都置为0。以下是这种方法的完整代码： python def plusOne(digits): for i in reversed(range(len(digits))): digits[i += 1 if digits[i < 10: break digits[i = 0 else: return [1 + digits return digits 这个方法使用了循环和条件语句来处理是否产生进位的情况，并根据不同的情况返回不同的结果。 以上是关于力扣加一问题的三种Python解法。每种解法都有其特点和适用场景，你可以根据具体的需求选择相应的方法。

力扣打家劫舍python

引中的代码是关于力扣打家劫舍问题的解决方案。这个问题是一个关于二叉树的变种，需要使用后序遍历的迭代方法来解决。代码中的函数robback实现了后序遍历，它会递归地计算每个节点的最大金额，返回两个值：不包括当前节点金额的最大金额和包括当前节点金额的最大金额。最后，函数robback会返回根节点的最大金额。在代码的最后，函数rob会调用robback函数，并返回最大金额。 参考代码如下： python class Solution: def rob(self, root: TreeNode) -> int: def robback(node): if not node: return 0, 0 ladd, lnotadd = robback(node.left) radd, rnotadd = robback(node.right) return lnotadd + rnotadd + node.val, max(ladd, lnotadd) + max(radd, rnotadd) add, notadd = robback(root) return max(add, notadd)

力扣317python

力扣317题的Python解法如下： python from collections import deque def shortestDistance(grid): if not grid or not grid[0]: return -1 rows, cols = len(grid), len(grid[0]) buildings = 0 distance = [[0] * cols for _ in range(rows)] reach = [[0] * cols for _ in range(rows)] for i in range(rows): for j in range(cols): if grid[i][j] == 1: buildings += 1 if not bfs(grid, distance, reach, i, j): return -1 min_distance = float('inf') for i in range(rows): for j in range(cols): if grid[i][j] == 0 and reach[i][j] == buildings: min_distance = min(min_distance, distance[i][j]) return min_distance if min_distance != float('inf') else -1 def bfs(grid, distance, reach, row, col): rows, cols = len(grid), len(grid[0]) visited = [[False] * cols for _ in range(rows)] queue = deque([(row, col)]) visited[row][col] = True level = 0 while queue: level += 1 size = len(queue) for _ in range(size): x, y = queue.popleft() neighbors = [(x-1, y), (x+1, y), (x, y-1), (x, y+1)] for nx, ny in neighbors: if 0 <= nx < rows and 0 <= ny < cols and not visited[nx][ny]: visited[nx][ny] = True if grid[nx][ny] == 0: distance[nx][ny] += level reach[nx][ny] += 1 queue.append((nx, ny)) elif grid[nx][ny] == 1: continue else: return False # obstacle return True 这段代码用于解决力扣317题，是一个基于广度优先搜索的解法。它计算了每个空地到所有建筑物的最短距离，并找到距离所有建筑物最近的空地。如果有多个最近的空地，则返回其中任意一个的距离。如果不存在这样的空地，则返回-1。

力扣获得cookie

根据给定的胃口和饼干尺寸，我们可以使用贪心算法来解决这个问题。贪心算法的思想是，每一步都选择当前最优的解决方案，以达到整体最优的目标。 具体步骤如下： 1. 首先，对孩子的胃口和饼干的尺寸进行从小到大的排序，以便我们可以按顺序遍历它们。 2. 初始化两个指针，一个指向孩子列表的起始位置（child），一个指向饼干列表的起始位置（cookie）。 3. 在循环中，比较当前孩子的胃口和饼干的尺寸。如果当前饼干的尺寸大于等于当前孩子的胃口，则将该饼干分配给孩子，并将两个指针都向后移动一位。 4. 如果当前饼干的尺寸小于当前孩子的胃口，则将饼干指针向后移动一位。 5. 重复步骤3和步骤4，直到孩子列表或饼干列表的任一指针超出其范围。 6. 返回已分配饼干的孩子数量，即child指针的位置。 根据给出的代码示例，我们可以看到它实现了以上步骤。它将孩子和饼干都进行了排序，并使用了两个指针来遍历它们。最后返回的child的值就是满足孩子胃口的饼干的数量。 所以，力扣获得的cookie数量为2。

力扣listnode python

在力扣上使用Python实现链表节点（ListNode）可以使用如下代码： class ListNode: def __init__(self, val=0, next=None): self.val = val self.next = next 这里的ListNode类有两个属性：val表示节点的值，next表示链表中下一个节点的引用。val和next均有默认值，因此在创建节点时可以不传入参数。 例如，创建一个值为1、下一个节点为值为2的节点，可以使用如下代码： node1 = ListNode(1) node2 = ListNode(2) node1.next = node2 这样就创建了一个链表，其头节点为node1，其值依次为1、2。

力扣答案模板 c++

力扣答案模板 c 是一种常用的模板，用于解决力扣（LeetCode）中的编程问题。这个模板主要用于解决使用 C 语言编写的问题，以下是该模板的主要内容： 1. 引入所需的标准库头文件： #include <stdio.h> 2. 定义解决问题所需的函数： int Solution(){ // TODO: 在这里编写解决问题的代码 return 0; } 3. 在主函数中调用解决问题的函数，并打印结果： int main(){ // 调用解决问题的函数 int result = Solution(); // 打印结果 printf("%d\n", result); return 0; } 4. 根据具体问题的要求，在 Solution 函数中编写代码解决问题。这个部分是根据问题的具体要求而定，可以使用各种变量、循环、条件语句等 C 语言的功能。 总的来说，力扣答案模板 c 提供了一个基本的代码框架，方便解决力扣上的编程问题。通过引入标准库、定义解决问题的函数、在主函数中调用函数并打印结果的方式，可以以清晰、简洁的方式解决问题，并帮助程序员更快地完成编程任务。

vscode无法登录力扣插件

如果您在使用 Visual Studio Code 时无法登录力扣插件，可以尝试以下步骤来解决问题： 1. 确保您已经安装了最新版本的 Visual Studio Code，并且已经在扩展市场中安装了力扣插件。 2. 检查您的网络连接，确保可以正常访问互联网。 3. 确保您已经创建了力扣账号，并且账号没有问题。您可以尝试在力扣官网登录并确认账号状态。 4. 确保您已经正确配置了力扣插件的相关设置。您可以在 Visual Studio Code 中打开设置面板，搜索力扣插件的名称，并检查相关的配置项是否正确填写。 5. 尝试重新安装力扣插件。您可以先卸载插件，然后重新安装并尝试登录。 如果以上步骤都没有解决问题，您可以尝试查看插件的文档或在相关社区中咨询其他用户是否遇到了类似的问题。另外，您还可以尝试联系插件的开发者寻求帮助或报告问题。

力扣Idea插件乱码

你好！很抱歉听说你在使用力扣Idea插件时遇到了乱码问题。我可以帮助你解决这个问题。首先，请确保你的IDE和插件都是最新版本。然后，你可以尝试以下几种方法来解决乱码问题： 1. 修改IDE的编码设置：打开IDE的设置，找到编码设置（encoding），将其设置为UTF-8。 2. 修改项目的编码设置：在IDE中打开你的项目，找到项目的编码设置，将其设置为UTF-8。 3. 检查源代码文件的编码：确认你的源代码文件是以UTF-8编码保存的。如果不是，可以尝试将其转换为UTF-8编码。 4. 修改插件的配置文件：有些插件可能有自己的配置文件，你可以查看插件的文档或者设置文件，看看是否有相关的编码设置可以修改。 如果以上方法都无法解决问题，你可以尝试在力扣官方论坛或者插件的官方支持渠道寻求帮助。他们可能能够提供更具体的解决方案。希望这些方法能帮到你！如果还有其他问题，请随时问我。

cookie登录vscode的力扣

您好！对于使用力扣进行 cookie 登录的问题，我可以给您一些指导。 首先，要使用 cookie 登录力扣，您需要获取到有效的登录凭据。您可以通过浏览器的开发者工具来查看登录请求中的 cookie 信息。在登录成功后，将会生成一些包含用户身份验证信息的 cookie。这些 cookie 可以用来模拟登录请求。 在使用 cookie 登录力扣之前，需要安装一个插件或者工具，例如 "Rest Client" 插件。这个插件可以帮助您发送 HTTP 请求并添加自定义的请求头信息。 下面是一个示例的 HTTP 请求，模拟使用 cookie 登录力扣： http POST https://leetcode.com/graphql HTTP/1.1 Content-Type: application/json Cookie: <your_cookie_here> { "operationName": "GetQuestionDetail", "variables": { "titleSlug": "two-sum" }, "query": "query GetQuestionDetail($titleSlug: String!) { question(titleSlug: $titleSlug) { questionId } }" } 在上面的请求中，<your_cookie_here> 是您在浏览器中获取到的 cookie，您需要将其替换成实际的值。然后您可以使用插件发送这个请求，以模拟登录状态。 请注意，使用 cookie 登录力扣可能涉及到法律和道德问题。确保您遵守力扣的使用条款，并仅限于合法和道德的目的。 希望这些信息能对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。

力扣158 python

题目描述： 给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。 示例 1: 输入: s = "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。 示例 2: 输入: s = "bbbbb" 输出: 1 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b"，所以其长度为 1。 示例 3: 输入: s = "pwwkew" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke"，所以其长度为 3。 注意，答案必须是一个子串，"pwke" 是 子序列 而不是子串。 示例 4: 输入: s = "" 输出: 0 提示： 0 <= s.length <= 5 * 104 s 由英文字母、数字、符号和空格组成 解题思路： 首先我们使用一个字典记录每个字符最后出现的位置，然后使用双指针 left 和 right 来表示当前考虑的区间，初始化为 0。 接下来，我们遍历字符串，每次移动右指针 right，如果当前字符在字典中已经存在，并且其最后出现的位置在 left 右侧（即在当前考虑的区间内），则我们更新 left 为该字符最后出现的位置 +1。 同时，我们在每次移动右指针 right 时更新最长无重复子串的长度，即为 max(maxLength, right−left+1)。 最后，我们返回 maxLength 即可。 Python 代码：

idea力扣插件隐藏题目

你可以尝试开发一个力扣插件，用于隐藏题目。这个插件可以在浏览力扣题目时，将题目内容进行隐藏，只显示题目的标题或一些简要描述。这样，其他人在浏览你的屏幕时，就无法直接看到题目的具体内容。 实现这个功能可以通过以下步骤： 1. 解析力扣网页：通过网络爬虫技术获取力扣题目的网页内容。 2. 隐藏题目内容：从网页内容中提取题目的标题或简要描述，并将题目内容进行隐藏。 3. 显示隐藏的题目：在插件的界面中，只显示题目的标题或简要描述。 4. 解锁题目：当用户想要查看完整的题目内容时，可以点击相应的按钮或进行其他操作，解锁并显示完整的题目。 需要注意的是，为了遵守力扣的规定和尊重原创作者的劳动成果，你需要确保插件仅用于个人学习和研究目的，不得用于商业用途或对题目内容进行恶意利用。

idea 力扣 代码检查

在IntelliJ IDEA中进行LeetCode代码检查可以通过以下步骤实现： 1. 打开IntelliJ IDEA并加载你的项目。 2. 在菜单栏中选择 "File" -> "Settings"（或者按下快捷键 "Ctrl + Alt + S"）。 3. 在设置窗口中，展开 "Editor" -> "Inspections"。 4. 在右侧的搜索框中输入 "LeetCode"，然后选择 "LeetCode" 选项。 5. 在 "LeetCode" 设置页面中，你可以选择启用或禁用特定的LeetCode检查项。你可以根据自己的需求来配置，例如是否检查代码格式、命名规范、循环使用等。 6. 你还可以选择是否在编辑器中显示警告或错误标记，以及自定义警告或错误的外观。 7. 配置完成后，点击 "OK" 按钮保存设置并关闭窗口。 现在，当你编辑LeetCode的代码时，IntelliJ IDEA会根据你的设置自动进行代码检查，并在需要时显示警告或错误标记。这样可以帮助你及时发现潜在的问题并进行修复。 请注意，这些设置是针对整个项目的，因此会对项目中的所有文件生效。如果你只想针对某个特定文件或代码块进行检查，可以使用自定义范围设置来实现。你可以在 "LeetCode" 设置页面的右上角找到 "Custom Scope" 选项，并按照指引进行设置。 希望以上步骤对你有所帮助！

力扣字符串查找kmp

KMP算法是一种快速字符串匹配算法，主要用于查找一个字符串在另一个字符串中的位置。它通过构建next数组来减少不必要的匹配次数，从而提高匹配效率。具体步骤如下： 1. 计算next数组：对于待查找的字符串ptr，遍历ptr的每一位及之前的字符串，计算前缀和后缀公共部分的最大长度。这个最大长度的集合就是next数组。 2. 匹配字符串：从待查找的字符串str的起始位置开始，以i和j分别作为str和ptr的索引。比较str[i]和ptr[j]是否相等，如果相等则继续向后匹配，如果不相等则根据next数组将ptr后移一定的位置，然后继续匹配。 3. 判断匹配结果：如果ptr全部匹配完毕，则表示找到了匹配的位置，返回起始位置；如果str全部匹配完毕但ptr还未完全匹配，则表示没有匹配的位置，返回-1。 通过KMP算法，可以有效地减少不必要的字符比较次数，提高字符串匹配的效率。 可以参考的力扣问题是"字符串查找KMP"，该问题涉及使用KMP算法实现字符串的查找功能。

力扣874 cc++

力扣874题目要求是一个机器人从初始位置出发，根据一系列指令走过一条路径，求出机器人走过路径后的最大欧式距离。 题目给出了机器人的初始位置坐标 (x, y) 和一个指令序列 instructions[]。机器人在指令序列中的每个指令中可以选择向前移动一步，也可以选择向左或向右旋转90度，然后继续向前移动。 为了求解最大欧式距离，我们可以模拟机器人的行动过程。首先，我们定义机器人当前的位置和朝向，初始位置为 (x, y)，初始朝向为上。然后，我们根据指令序列逐一执行指令。 具体模拟过程如下： 1. 定义初始位置 (x, y) 和初始朝向 (dx, dy) 分别为 (0, 0) 和 (0, 1)； 2. 遍历指令序列，对于每个指令： 2.1 如果是向前移动，更新当前位置 (x, y) += (dx, dy)； 2.2 如果是向左旋转，更新当前朝向 (dx, dy) = (-dy, dx)； 2.3 如果是向右旋转，更新当前朝向 (dx, dy) = (dy, -dx)； 3. 计算最大欧式距离，即 max_dist = max(max_dist, x^2 + y^2)，其中 ^ 表示乘方运算。 最终，返回最大欧式距离 max_dist。 这样，我们通过模拟机器人的行动过程，可以求解出机器人走过路径后的最大欧式距离。 注：上述解法的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是指令序列 instructions 的长度。

c语言力扣最长公共前缀

最长公共前缀是指一组字符串中，所有字符串都有的最长的前缀。根据提供的代码，可以看出这是一个用C语言实现的求解最长公共前缀的函数。函数的输入是一个字符串数组和数组的大小，输出是一个字符指针，指向最长公共前缀的起始位置。 这个函数的实现思路是，首先取数组中第一个字符串的第一个字符作为初始比较字符，然后遍历数组中的每个字符串的相同位置的字符，如果有不相同的字符，则退出循环。如果所有字符串的相同位置的字符都相同，则将初始比较字符更新为下一个位置的字符，继续比较下一位置的字符，直到遍历完所有字符串或者找到不相同的字符。最后，将最长公共前缀的末尾字符置为'\0'，返回最长公共前缀的起始位置。 这个函数的时间复杂度是O(n*m)，其中n是字符串数组的大小，m是最长公共前缀的长度。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [力扣：最长公共前缀（详解）](https://blog.csdn.net/weixin_73142957/article/details/129778838)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [力扣专题——14. 最长公共前缀——最长公共前缀C语言解法](https://blog.csdn.net/qq_42479987/article/details/116953103)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

二叉树的层序遍历力扣

二叉树的层序遍历是一种广度优先搜索算法，通过逐层地从左到右访问所有节点，返回节点值的顺序。可以使用队列来实现层序遍历。具体思路如下： 1. 创建一个空的结果数组res和一个队列que，将根节点root放入队列que中。 2. 当队列que不为空时，执行以下操作： - 定义一个变量size，用于记录队列que的长度。 - 创建一个空的一维数组vec，用于记录当前层的节点值。 - 遍历0到size-1，执行以下操作： - 弹出队列que的头节点cur。 - 将cur的值cur->val添加到一维数组vec中。 - 若cur的左子节点不为空，则将cur的左子节点压入队列que中。 - 若cur的右子节点不为空，则将cur的右子节点压入队列que中。 - 将一维数组vec添加到结果数组res中。 3. 返回结果数组res作为层序遍历的结果。 以下是一段C++代码示例，实现了二叉树的层序遍历： vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) { vector<vector<int>> res; // 结果数组 queue<TreeNode*> que; if (root) que.push(root); while (!que.empty()) { int size = que.size(); // 记录队列的长度 vector<int> vec; for (int i = 0; i < size; i++) { TreeNode* cur = que.front(); que.pop(); vec.push_back(cur->val); if (cur->left) que.push(cur->left); if (cur->right) que.push(cur->right); } res.push_back(vec); } return res; } 这段代码使用了一个队列que，利用队列的先进先出的特点，按照层序遍历的顺序将节点添加到结果数组res中。最后返回结果数组res即可得到二叉树的层序遍历结果。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [力扣刷题 | 二叉树](https://download.csdn.net/download/weixin_38633083/13740772)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [力扣：102. 二叉树的层序遍历](https://blog.csdn.net/qq_46111138/article/details/124895548)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

力扣反转链表python

以下是反转链表的 Python 代码示例： python class ListNode: def __init__(self, x): self.val = x self.next = None def reverseList(head): """ :type head: ListNode :rtype: ListNode """ prev = None curr = head while curr: next_node = curr.next curr.next = prev prev = curr curr = next_node return prev 首先定义链表的节点类 ListNode，其中 val 表示节点的值，next 表示下一个节点。 然后定义了 reverseList 函数，接受链表的头节点作为参数。函数中使用三个指针 prev、curr、next_node 分别表示上一个节点、当前节点和下一个节点。在每次循环中，将当前节点的 next 指向上一个节点，然后移动三个指针，直到当前节点为空。最后返回新的头节点 prev。

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要在Jupyter Notebook中安装spsspro库，可以按照以下步骤进行操作： 1. 打开Jupyter Notebook，创建一个新的笔记本或打开一个已有的笔记本。 2. 在笔记本的代码单元格中输入以下命令，并运行它们： ``` !pip install spsspro ``` 这将使用pip安装spsspro库。 3. 当安装完成后，您可以在笔记本中导入spsspro库并使用它了。

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

生成模型的反事实解释方法及其局限性

693694不能很好地可视化/解释非空间定位的属性，如大小、颜色等。此外，它们可以显示图像的哪些区域可以被改变以影响分类，但不显示它们应该如何被改变。反事实解释通过提供替代输入来解决这些限制，其中改变一小组属性并且观察到不同的分类结果。生成模型是产生视觉反事实解释的自然候选者，事实上，最近的工作已经朝着这个目标取得了进展在[31，7，32，1]中，产生了生成的反事实解释，但它们的可视化立即改变了所有相关属性，如图所示。二、[29]中提供的另一种相关方法是使用来自分类器的深度表示来以不同粒度操纵生成的图像然而，这些可能涉及不影响分类结果的性质，并且还组合了若干属性。因此，这些方法不允许根据原子属性及其对分类的影响来其他解释方法使用属性生成反事实，其中可以对所需属性进行完全或部分监督[10，5

elementui 侧边栏

elementui 侧边栏的实现可以借助它自带的el-menu组件。首先，我们需要在html文件中引入elementui的css和js文件。然后，在Vue的template中，使用el-menu组件来创建菜单栏，设置菜单项和点击事件。具体代码如下： ```html <template> <div> <el-menu :default-active="activeIndex" class="el-menu-vertical-demo" @select="handleSelect"> <el-menu-item index="1">菜单项1</el-menu-item>

freescale IMX6 开发板原理图

freesacle 的arm cortex-a9的双核 四核管脚兼容CPU开发板原理图。