return Array.from(new Set(nums1.filter(i => nums2.includes(i))))

时间: 2023-11-03 21:04:18 浏览: 129
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重排序流程-海康威视网口工业面阵相机用户手册v1.0.2.pdf

这是一个 JavaScript 代码片段，它的作用是找出两个数组 nums1 和 nums2 中的相同元素，并返回一个去重后的数组。 具体来说，代码中的 filter() 方法用于过滤出 nums1 中在 nums2 中也存在的元素，而 includes() 方法用于判断 nums2 中是否包含某个元素。然后，使用 Set 对数组去重，最后通过 Array.from() 方法将 Set 转化为数组并返回。 需要注意的是，这段代码的时间复杂度为 O(n^2)，在两个数组长度较大的情况下，可能会出现性能问题。
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nums[i] = i + 1; // 初始化数组 } permute(nums, 0, n - 1, result); for (const auto& v : result) { for (int num : v) { std::cout ; } std::cout ; } return 0; } 上述代码是一个简单的C++...

class Solution { public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) { int m = nums1.length; int n = nums2.length; int left = (m + n + 1) / 2; int right = (m + n + 2) / 2; return (findKth(nums1, 0, nums2, 0, left) + findKth(nums1, 0, nums2, 0, right)) / 2.0; } //i: nums1的起始位置 j: nums2的起始位置 public int findKth(int[] nums1, int i, int[] nums2, int j, int k){ if( i >= nums1.length) return nums2[j + k - 1];//nums1为空数组 if( j >= nums2.length) return nums1[i + k - 1];//nums2为空数组 if(k == 1){ return Math.min(nums1[i], nums2[j]); } int midVal1 = (i + k / 2 - 1 < nums1.length) ? nums1[i + k / 2 - 1] : Integer.MAX_VALUE; int midVal2 = (j + k / 2 - 1 < nums2.length) ? nums2[j + k / 2 - 1] : Integer.MAX_VALUE; if(midVal1 < midVal2){ return findKth(nums1, i + k / 2, nums2, j , k - k / 2); }else{ return findKth(nums1, i, nums2, j + k / 2 , k - k / 2); } } }

findKth 函数的参数包括两个有序数组 nums1 和 nums2，以及数组的起始位置 i 和 j，还有要找的第 k 个元素。如果其中一个数组为空，那么直接返回另一个数组中的第 k 个元素。 接下来，通过比较两个...

var distinctAverages = function (nums) { nums.sort((a, b) => a - b); const set = new Set(); while (nums.length) { set.add(nums.shift() + nums.pop()); } return set.size; }; let result = distinctAverages([4, 1, 4, 0, 3, 5]); cons

具体实现为：每次取 nums 中最小值和最大值相加，将这个和添加到 Set 中，重复这个过程直到 nums 为空，最后返回 Set 的大小。 最后一行代码是将函数返回的结果赋值给 result 变量，并打印输出。

class Solution { public: vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) { unordered_map<int,int>hashtable; unordered_set<int> result_set; for(int i=0;i<nums1.size();i++){ hashtable[nums1[i]]=i;//把nums1放到哈希表里 } int len=nums2.size(); if(nums1.size()>nums2.size()){ len=nums1.size(); } for(int i=0;i<len;i++){//遍历nums2，是否在哈希表出现 auto it=hashtable.find(nums2[i]); if(it!=hashtable.end()){ result_set.insert(nums2[i]); } } return result_set; } };

这段代码是一个函数 intersection，它接受两个 vector<int> 类型的参数 nums1 和 nums2，并返回一个 vector<int> 类型的结果。函数的目标是找出 nums1 和 nums2 两个向量中的交集元素。 函数的实现...

public Response<Report> reporttw(HttpServletRequest request) throws Exception { Report report = new Report(); List<String> names = new ArrayList<>(); List<Integer> numslist = new ArrayList<>(); SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); Date currentDate = new Date(); Calendar cal = Calendar.getInstance(); List<Jkxx> jkxxlist = new ArrayList<Jkxx>(); cal.setTime(currentDate); String items = ""; String score = ""; for (int i = 13; i >= 0; i--) { cal.setTime(currentDate); cal.add(Calendar.DAY_OF_MONTH, -i); Date date = cal.getTime(); String cdate = format.format(date); Jkxx jkxx = new Jkxx(); jkxx.setCdate(cdate); int nums = jkxxService.reportTw(cdate); names.add(cdate); numslist.add(nums); } report.setNames(names); report.setNums(numslist); return Response.success(report); }

这是一个 Java 代码段，它定义了一个名为 reporttw 的方法，该方法返回一个 Response 对象，其中包含一个 Report 对象。该方法使用 HttpServletRequest 对象作为参数。 在该方法中，首先创建了一个 Report...

class Solution { public: bool validPartition(vector<int>& nums) { int n = nums.size(); vector<bool> f(n + 1, false); f[0] = true; for(int i = 2; i <= n; i ++ ) { if(nums[i - 1] == nums[i - 2]) f[i] = f[i] || f[i - 2]; if(i >= 3) { if(nums[i - 1] == nums[i - 2] && nums[i - 2] == nums[i - 3]) f[i] = f[i] || f[i - 3]; if(nums[i - 1] - nums[i - 2] == 1 && nums[i - 2] - nums[i - 3] == 1) f[i] = f[i] || f[i - 3]; } } return f[n]; } };用c++重写这个代码

以下是使用C++重写的代码： c++ class Solution { public: ... if(nums[i - 1] - nums[i - 2] == 1 && nums[i - 2] - nums[i - 3] == 1) f[i] = f[i] || f[i - 3]; } } return f[n]; } };

找错误，var twoSum = function(nums, target) { let map = new Map(); nums.forEach((item,index)=>map.set(item,index)); let res = new Array(); for(let i = 0;i<nums.length;i++){ let ii = map.get(target-nums[i]); if(i && i !== ii){ res[0]=i; res[1]=ii; break; } } return res; };

i < nums.length; i++) { let complement = target - nums[i]; if (map.has(complement)) { res[0] = map.get(complement); res[1] = i; break; } map.set(nums[i], i); } return res; };

var threeSumClosest = function (nums, target) { if (nums.length == 3) { return nums[0] + nums[1] + nums[2] } else { let newArr = [] let flag = 0 let arr = nums.sort((a, b) => { return a - b }) let length1=arr.length for (let i = 0; i < length1 - 2; i++) { for (let j = i + 1; j < length1 - 1; j++) { for (let z = j + 1; z < length1; z++) { newArr.push(arr[i] + arr[j] + arr[z]) } } } let arr2 = newArr.sort((a, b) => { return a - b }) let arr3 = [...new Set(arr2)] let length3=arr3.length if (arr3.indexOf(target) != -1) { flag = target } else { if (target < arr3[0]) { flag = arr3[0] } else if (target > arr3[length3 - 1]) { flag = arr3[length3 - 1] } else { arr3.forEach(index=>{ if (target - arr3[index] <= arr3[index + 1] - target) { flag = arr3[index] } else { flag = arr3[index + 1] } }) } } return flag } };代码超时如何改进

nums.sort((a, b) => a - b); // 先对数组进行排序 let closestSum = nums[0] + nums[1] + nums[2]; for (let i = 0; i < nums.length - 2; i++) { let left = i + 1; let right = nums.length - 1; while ...

import java.util.HashMap; import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); System.out.print("请输入整数个数："); int n = scanner.nextInt(); int[] nums = new int[n]; System.out.println("请输入整数数组："); for(int i=0; i<n; i++) { nums[i] = scanner.nextInt(); } int result = singleNumber(nums); System.out.println("只出现一次的元素是：" + result); } public static int singleNumber(int[] nums) { HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>(); for(int i=0; i<nums.length; i++) { if(map.containsKey(nums[i])) { map.put(nums[i], map.get(nums[i])+1); } else { map.put(nums[i], 1); } } for(int i=0; i<nums.length; i++) { if(map.get(nums[i]) == 1) { return nums[i]; } } return -1; // 如果没有找到只出现一次的元素，则返回-1 } }的标准代码

i<nums.length; i++) { if(map.containsKey(nums[i])) { map.put(nums[i], map.get(nums[i])+1); } else { map.put(nums[i], 1); } } for(int i=0; i<nums.length; i++) { if(map.get(nums[i]) == 1) { ...

#include <stdio.h> //自定义函数，用来输出数组元素 void display_array(int arr[], int len){ int i; for(i=0; i<len; i++){ printf("%d ", arr[i]); } printf("\n"); } int main() { int nums[10] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}; int nums_new1[9]; int nums_new2[11]; int i; //删除nums第6个元素 for(i=0; i<10; i++){ //i等于6时直接跳过，不进行任何操作 if(i < 6){ nums_new1[i] = nums[i]; }else if(i > 6){ nums_new1[i-1] = nums[i]; } } display_array(nums_new1, 9); //在nums第6个元素后面插入一个整数 55 for(i=0; i<10; i++){ if(i < 7){ nums_new2[i] = nums[i]; }else if(i > 7){ nums_new2[i+1] = nums[i]; }else { //i等于7 nums_new2[i] = 55; nums_new2[i+1] = nums[i]; } } display_array(nums_new2, 11); return 0; } 这段程序 要求用 memcpy() 函数实现

其中，nums_new2 + 6 + 1 表示数组中第 7 个元素的地址，nums_new2 + 6 表示数组中第 6 个元素的地址，insert_num 表示要插入的整数 55，&insert_num 表示整数 55 的地址，(10 - 6) * sizeof(int) 表示要...

逐句解释这段代码package javalaiin; import java.util.Arrays; import java.util.Stack; public class NextGreaterNumber { public static void main(String[] args) { String[] nums = args[0].split(","); int[] arr = new int[nums.length]; for (int i = 0; i < nums.length; i++) { arr[i] = Integer.parseInt(nums[i]); } int[] res = nextGreaterNumber(arr); System.out.println(Arrays.toString(res)); } public static int[] nextGreaterNumber(int[] nums) { int[] res = new int[nums.length]; Stack<Integer> stack = new Stack<>(); for (int i = nums.length - 1; i >= 0; i--) { while (!stack.isEmpty() && stack.peek() <= nums[i]) { stack.pop(); } res[i] = stack.isEmpty() ? 0 : stack.peek() - i; stack.push(nums[i]); } return res; }}

这段代码是一个 Java 程序，它...nextGreaterNumber 方法接受一个整数数组作为参数，返回一个新的整数数组，其中每个元素表示原数组中该位置后面第一个比它大的数，如果没有则为 -1。该方法使用了一个栈来辅助实现。

class Solution{ public: vector<vector<int>> threeSum(vector<int>& nums){ sort(nums.begin(),nums.end()); for(int i=0;nums[i]<=0;i++){ if(nums[i]==0){ int j=i; while(j<nums.size()-1&&nums[j+1]==0) j++; if(j-i>2) { nums.erase(nums.begin()+i,nums.begin()+j-2); }; break; } } vector<vector<int>> ans; for (int i = 0; i < nums.size() - 2;i++) { for (int j = i+1;j<nums.size()-1;j++) { for (int k = j + 1;k<nums.size() ; k++) { if (nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0) { vector<int> lt; lt.push_back(nums[i]); lt.push_back(nums[j]); lt.push_back(nums[k]); ans.push_back(lt); } while(k<nums.size()-1&&nums[k]==nums[k+1]) k++; } while(j<nums.size()-1&&nums[j]==nums[j+1]) j++; if(j<nums.size()-1&&nums[j]==nums[j+1]) break; } while(i<nums.size()-2&&nums[i]==nums[i+1]) i++; if(i<nums.size()-2&&nums[i]==nums[i+2]) break; } return ans; } };

i++) { if(i > 0 && nums[i] == nums[i-1]) continue; int l = i+1, r = n-1; while(l ) { int sum = nums[i] + nums[l] + nums[r]; if(sum == 0) { res.push_back({nums[i], nums[l], nums[r]}); while(l < r && ...

import java.util.*;public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); while (true) { int n = scanner.nextInt(); if (n == 0) break; int[] nums = new int[n]; for (int i = 0; i < n; i++) { nums[i] = scanner.nextInt(); } Arrays.sort(nums, new Comparator<Integer>() { @Override public int compare(Integer o1, Integer o2) { return Math.abs(o2) - Math.abs(o1); } }); for (int i = 0; i < n; i++) { System.out.print(nums[i] + " "); } System.out.println(); } }}中的Arrays.sort(nums, new Comparator<Integer>() { @Override public int compare(Integer o1, Integer o2) { return Math.abs(o2) - Math.abs(o1); }这一段报错

这个错误可能是因为您没有导入java.util.Comparator类。请确保在程序的开头导入java.util.Comparator，即： java import java.util.Comparator; 如果还有问题，请提供完整的错误提示信息，这样我才能更好地...

public class MaxSubArray { public static int maxSubArray(int[] nums) { return maxSubArrayHelper(nums, 0, nums.length - 1); } private static int maxSubArrayHelper(int[] nums, int left, int right) { if (left == right) { return Math.max(0, nums[left]); } int mid = (left + right) / 2; int leftMax = maxSubArrayHelper(nums, left, mid); int rightMax = maxSubArrayHelper(nums, mid + 1, right); int crossMax = maxCrossingSubArray(nums, left, mid, right); return Math.max(Math.max(leftMax, rightMax), crossMax); } private static int maxCrossingSubArray(int[] nums, int left, int mid, int right) { int leftSum = Integer.MIN_VALUE; int sum = 0; for (int i = mid; i >= left; i--) { sum += nums[i]; leftSum = Math.max(leftSum, sum); } int rightSum = Integer.MIN_VALUE; sum = 0; for (int i = mid + 1; i <= right; i++) { sum += nums[i]; rightSum = Math.max(rightSum, sum); } return Math.max(leftSum, 0) + Math.max(rightSum, 0); } public static void main(String[] args) { int[] nums1 = new int[]{-2, 11, -4, 13, -5, -2}; int[] nums2 = new int[]{-6, 2, 4, -7, 5, 3, 2, -1, 6, -9, 10, -2}; System.out.println(maxSubArray(nums1)); // 输出20 System.out.println(maxSubArray(nums2)); // 输出16 } }这段代码是分治法吗

是的，这段代码是使用分治法来解决最大子数组问题的。函数maxSubArrayHelper实现了分治法的核心思想，将数组一分为二，分别求解左半部分、右半部分以及跨越中点的最大子数组，然后将这三者中元素之和最大的子数组...

public static int maxSpan(int[] nums) { int max = nums[0], min = nums[0]; for (int i = 1; i < nums.length; i++) { if (nums[i] > max) { max = nums[i]; } if (nums[i] < min) { min = nums[i]; } } return max - min; }加个 n的范围public static int maxSpan(int[] nums) { int max = nums[0], min = nums[0]; for (int i = 1; i < nums.length; i++) { if (nums[i] > max) { max = nums[i]; } if (nums[i] < min) { min = nums[i]; } } return max - min; }

if(nums == null || nums.length == 0 || nums.length > 1000) { throw new IllegalArgumentException("Invalid input"); } 完整的代码如下： java public static int maxSpan(int[] nums) { if(nums == ...

class Solution { public List> subsets(int[] nums) { List> res = new ArrayList>(); for (int i = 0; i < (1 << nums.length); i++) { List<Integer> sub = new ArrayList<Integer>(); for (int j = 0; j < nums.length; j++) if (((i >> j) & 1) == 1) sub.add(nums[j]); res.add(sub); } return res; } }

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大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术

资源摘要信息:"大模型推荐系统large-model-master.zip" 知识点： 1. 推荐系统概述： 推荐系统是信息过滤系统的一种，旨在向用户推荐其可能感兴趣的项目或内容。在互联网技术飞速发展的今天，推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体、视频和音乐流媒体服务等领域。它们通过分析用户行为、偏好和上下文信息，来提供个性化的内容或产品推荐。 2. 大模型在推荐系统中的作用： 所谓“大模型”，通常指的是具有大量参数的复杂深度学习模型。在推荐系统中，大模型可以处理和分析大量数据，捕获用户与项目之间的复杂关系和模式。这类模型通过训练可以学习到用户的深层次偏好，并进行高度个性化的推荐。例如，它们可以利用用户的历史行为数据，了解用户的长期喜好和短期兴趣，从而做出更为精准的推荐。 3. 大模型推荐系统的应用领域： 大模型推荐系统被应用于各种场景，如在线购物平台上的商品推荐、视频平台上的内容推荐、新闻网站上的新闻文章推荐等。在这些应用中，大模型通过分析用户的行为日志、搜索历史、购买记录等信息，来学习用户偏好，并预测用户未来可能感兴趣的商品或内容。 4. 推荐系统的关键技术和算法： 推荐系统的构建涉及多种技术与算法，包括协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）、混合推荐（Hybrid Recommendation）、深度学习模型（如神经协同过滤、序列模型等）。大模型推荐系统往往采用深度学习技术，这些技术可以利用复杂的网络结构来提取特征和建模用户行为。 5. 大模型推荐系统的挑战与优化： 尽管大模型推荐系统在提高推荐准确性方面表现出色，但它们也面临诸多挑战，如过拟合、冷启动问题、数据稀疏性、可解释性差等问题。为应对这些挑战，研究者和工程师需要对模型进行优化和调整，例如通过正则化技术防止过拟合、采用元学习（meta-learning）来解决冷启动问题、采用嵌入技术来缓解数据稀疏性问题，以及设计模型可解释性提升策略。 6. 推荐系统的实际部署和维护： 推荐系统的部署和维护同样重要。在实际部署中，需要考虑模型的推理速度、可扩展性、实时性和系统稳定性。此外，推荐系统的维护工作包括数据更新、模型迭代和监控系统性能。需要定期评估推荐质量，并根据用户反馈和系统日志对推荐模型进行调整。 7. 本资源的结构和内容： 本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。 综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。