IDEA配置leetcode with labuladong

时间: 2023-09-25 22:16:53 浏览: 60
要在IDEA中配置LeetCode with Labuladong,可以按照以下步骤操作: 1. 打开IDEA,并创建一个新项目或打开现有项目。 2. 打开LeetCode官方的GitHub页面(https://github.com/labuladong/fucking-algorithm)。 3. 在GitHub页面上,点击右上角的"Code"按钮,然后复制仓库的URL。 4. 在IDEA的顶部菜单中,选择"VCS" -> "Checkout from Version Control" -> "Git"。 5. 在弹出的窗口中,将刚才复制的仓库URL粘贴到"Git Repository URL"字段中,并选择合适的本地路径。 6. 点击"Clone"按钮,等待项目从GitHub克隆到本地。 7. 克隆完成后,在IDEA的左侧项目导航栏中,找到刚才克隆下来的项目。 8. 右键点击项目名称,选择"Open Module Settings"。 9. 在打开的窗口中,选择"Modules"选项卡,并确保"src"目录被标记为"Sources"。 10. 在左侧面板中选择"SDKs",确保已经配置了正确的JDK路径。 11. 点击"Apply"和"OK"按钮关闭窗口。 12. 现在,您可以在IDEA中编写和运行LeetCode题目了。 请注意,Labuladong的LeetCode仓库包含了许多算法题目的详细解析和示例代码,您可以在其中学习和参考。配置完成后,您可以在IDEA中使用该仓库的代码进行刷题,也可以根据需要自行编写和调试代码。
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idea插件leetcode

LeetCode是一个算法题库网站,它提供了丰富的算法题目供用户练习和学习。而IDEA插件LeetCode是一个为IDEA编程工具设计的插件,它可以在IDEA中直接使用LeetCode的题库和编写代码进行算法题的刷题。此插件提供了一些方便的功能,比如自动补全代码、提交代码、查看题目等,使得在IDEA中刷题更加高效和方便。对于题目输入,这个插件支持输入各种类型的测试用例数据,包括int数组等。同时,你也可以将刷题的笔记和代码保存在项目目录中的特定文件夹中,方便管理和回顾。总的来说,IDEA插件LeetCode为使用IDEA编程工具的用户提供了便捷的刷题环境,帮助用户提高算法题的解题效率和编程能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [IDEA的LeetCode力扣插件设置与使用(超详细)](https://blog.csdn.net/m0_56417836/article/details/128274624)[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* [IDEA使用LeetCode插件](https://blog.csdn.net/weixin_40571331/article/details/123190196)[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 ]

idea插件leetcode登录

在使用idea插件leetcode进行刷题之前,需要先进行登录操作。登录方式有两种,一种是在settings中设置登录地址URL和账号密码,另一种是通过复制cookie值进行登录。其中,登录地址URL可以选择***账号和密码;如果选择了后者,则可以通过github验证登录。无论哪种方式,都需要在上一个请求中找到cookie内容,如“LEETCODE_SESSION=...”,并将其放置在相应的位置,即可完成登录操作。登录成功后,就可以开始使用idea插件leetcode进行刷题了。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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