写一个leetcode第1515题题解

时间: 2023-03-25 16:03:16 浏览: 90
好的,我可以回答这个问题。LeetCode 第 1515 题是 "Best Position for a Service Centre",即寻找服务中心的最佳位置。这道题可以使用梯度下降算法来解决,具体实现可以参考以下代码: ```c double getDistance(double x1, double y1, double x2, double y2) { return sqrt(pow(x1 - x2, 2) + pow(y1 - y2, 2)); } double getCost(vector<vector<int>>& positions, double x, double y) { double cost = ; for (auto& pos : positions) { cost += getDistance(pos[], pos[1], x, y); } return cost; } double getMinCost(vector<vector<int>>& positions, double x, double y, double delta) { double cost = getCost(positions, x, y); while (delta > 1e-7) { bool found = false; for (int i = -1; i <= 1; i++) { for (int j = -1; j <= 1; j++) { double nx = x + delta * i; double ny = y + delta * j; double ncost = getCost(positions, nx, ny); if (ncost < cost) { cost = ncost; x = nx; y = ny; found = true; } } } if (!found) { delta /= 2; } } return cost; } double getMinDistSum(vector<vector<int>>& positions) { double x = , y = , delta = 100; for (auto& pos : positions) { x += pos[]; y += pos[1]; } x /= positions.size(); y /= positions.size(); return getMinCost(positions, x, y, delta); } ``` 这段代码实现了一个函数 `getMinDistSum`,它接受一个二维向量 `positions`,表示所有服务中心的位置,返回一个浮点数,表示所有客户到最佳服务中心的距离和的最小值。

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题目描述: 给定一个由 n 个节点组成的树,每个节点都有一个权值。定义一个节点的权值为其子树中所有节点的权值之和。请你返回所有满足下列条件的节点的权值之和: 该节点位于树的重心以上,即如果将该节点删除后,剩余各个连通分量的节点权值最大值最小。 如果节点数为偶数,则要求上述节点在剩余节点中,左右两部分节点数目相同;如果节点数为奇数,则要求左部分节点数目比右部分节点数目多一。 示例 1: 输入:edges = [[1,2],[1,3],[1,4],[4,5]], weight = [2,3,1,4] 输出:15 解释:树上的节点权值为 [,2,3,1,4] 。重心是节点 1 ,删除后为两个子树 [2,3,4] 和 [5] 。剩余节点权值分别为 9 和 4,均最小化。 示例 2: 输入:edges = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[5,6],[6,7],[7,8],[8,9]], weight = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 输出:31 解释:树上的节点权值为 [,1,2,3,4,5,6,7,8,9] 。重心是节点 5 ,删除后为两个子树 [1,2,3,4,6,7,8,9] 和 [] 。剩余节点权值分别为 33 和 ,均最小化。 提示: 1 <= n <= 10^5 edges.length == n - 1 edges[i].length == 2 1 <= edges[i][], edges[i][1] <= n 1 <= weight.length <= n 1 <= weight[i] <= 10^5 解题思路: 题目要求我们找到树的重心,然后删除重心以上的节点,使得剩余各个连通分量的节点权值最大值最小。 首先,我们需要知道什么是树的重心。树的重心是指树上的一个节点,如果将该节点删除后,剩余各个连通分量的节点数最大值最小,那么这个节点就是树的重心。 我们可以使用两次 DFS 来解决这个问题。第一次 DFS 用来求出树的重心,第二次 DFS 用来计算删除重心以上的节点后,剩余各个连通分量的节点权值之和。 具体来说,我们可以先从任意一个节点开始,进行一次 DFS,求出以该节点为根的子树中的节点数和子树中所有节点的权值之和。然后,我们可以再进行一次 DFS,求出以该节点为根的子树中,删除该节点后,剩余各个连通分量的节点数最大值。我们可以使用一个数组 subsize 来记录每个节点的子树大小,使用一个数组 sum 来记录每个节点的子树中所有节点的权值之和。我们可以使用一个变量 ans 来记录删除重心以上的节点后,剩余各个连通分量的节点权值之和的最小值。 在第一次 DFS 中,我们可以使用一个变量 maxsubsize 来记录以当前节点为根的子树中,最大的子树大小。我们可以使用一个变量 totsize 来记录以当前节点为根的子树中,所有节点的总数。我们可以使用一个变量 cursum 来记录以当前节点为根的子树中,所有节点的权值之和。我们可以使用一个变量 curans 来记录删除当前节点后,剩余各个连通分量的节点数最大值。具体来说,我们可以枚举当前节点的每个子节点,然后递归地计算以该子节点为根的子树中,最大的子树大小。我们可以使用一个变量 cursize 来记录以该子节点为根的子树中,所有节点的总数。我们可以使用一个变量 subsum 来记录以该子节点为根的子树中,所有节点的权值之和。然后,我们可以使用 maxsubsize 来更新以当前节点为根的子树中,最大的子树大小。我们可以使用 totsize 来更新以当前节点为根的子树中,所有节点的总数。我们可以使用 cursum 来更新以当前节点为根的子树中,所有节点的权值之和。最后,我们可以使用一个变量 maxsize 来记录当前节点的父节点到当前节点这条路径上,最大的子树大小。我们可以使用一个变量 parentsize 来记录当前节点的父节点的子树大小。然后,我们可以使用 maxsize 和 totsize - cursize 来计算删除当前节点后,剩余各个连通分量的节点数最大值。最后,我们可以使用 curans 来更新 ans。 在第二次 DFS 中,我们可以使用一个变量 maxsubsize 来记录以当前节点为根的子树中,最大的子树大小。我们可以使用一个变量 totsize 来记录以当前节点为根的子树中,所有节点的总数。我们可以使用一个变量 cursum 来记录以当前节点为根的子树中,所有节点的权值之和。我们可以使用一个变量 parentsize 来记录当前节点的父节点的子树大小。具体来说,我们可以枚举当前节点的每个子节点,然后递归地计算以该子节点为根的子树中,最大的子树大小。我们可以使用一个变量 cursize 来记录以该子节点为根的子树中,所有节点的总数。我们可以使用一个变量 subsum 来记录以该子节点为根的子树中,所有节点的权值之和。然后,我们可以使用 maxsubsize 来更新以当前节点为根的子树中,最大的子树大小。我们可以使用 totsize 来更新以当前节点为根的子树中,所有节点的总数。我们可以使用 cursum 来更新以当前节点为根的子树中,所有节点的权值之和。最后,我们可以使用 parentsize 和 totsize - cursize 来计算删除当前节点后,剩余各个连通分量的节点数最大值。如果当前节点不是树的重心,那么我们可以使用 ans 来更新剩余各个连通分量的节点权值之和的最小值。 最后,我们可以返回 ans。 Java 代码: class Solution { int[] subsize; int[] sum; int ans = Integer.MAX_VALUE; public int getCenter(int[][] edges, int[] weight) { int n = weight.length; subsize = new int[n]; sum = new int[n]; dfs1(, -1, edges, weight); dfs2(, -1, edges, weight); return ans; } private void dfs1(int u, int p, int[][] edges, int[] weight) { subsize[u] = 1; sum[u] = weight[u]; int maxsubsize = ; int totsize = 1; int cursum = weight[u]; int curans = ; for (int v : edges[u]) { if (v == p) { continue; } dfs1(v, u, edges, weight); int cursize = subsize[v]; int subsum = sum[v]; subsize[u] += cursize; sum[u] += subsum; maxsubsize = Math.max(maxsubsize, cursize); totsize += cursize; cursum += subsum; int maxsize = Math.max(cursize, subsize[u] - cursize); int parentsize = totsize - cursize; curans = Math.max(curans, Math.min(maxsize, parentsize)); } int maxsize = Math.max(maxsubsize, totsize - maxsubsize); if (maxsize < ans) { ans = maxsize; } } private void dfs2(int u, int p, int[][] edges, int[] weight) { subsize[u] = 1; sum[u] = weight[u]; int maxsubsize = ; int totsize = 1; int cursum = weight[u]; int parentsize = p == -1 ? : subsize[p]; for (int v : edges[u]) { if (v == p) { continue; } int cursize = subsize[v]; int subsum = sum[v]; subsize[u] += cursize; sum[u] += subsum; maxsubsize = Math.max(maxsubsize, cursize); totsize += cursize; cursum += subsum; int maxsize = Math.max(cursize, subsize[u] - cursize); int childsize = totsize - cursize; int curans = Math.max(Math.min(maxsize, parentsize + childsize), Math.min(subsize[v], totsize - subsize[v])); if (curans < ans) { ans = curans; } dfs2(v, u, edges, weight); } } }
### 回答1: 对于这个问题,我可以回答。LeetCode第1515题是"Best Position for a Service Centre",可以使用数学方法和优化算法来解决。具体的解题思路可以参考LeetCode官方题解或者其他相关的博客文章。 ### 回答2: 题目:LeetCode第1515题 - Best Position for a Service Centre(最佳服务中心位置) 题目描述:给定一组二维平面点的坐标数组,找到一个位置,使得到每个点的欧几里德距离之和最小。假设输入坐标集合的大小为N,其中 N 是一个正整数。函数的输出是一个二维数组,表示找到的最佳服务中心的位置坐标。 解题思路: 1. 首先,我们可以确定搜索范围的上下限,因为所有点的坐标$-100<=x,y<=100$,所以我们可以在这个范围内进行搜索。 2. 然后,我们可以设置一个步长,比如每次移动的距离为0.1,这样能够比较快速地搜索到最佳位置。 3. 接下来,我们可以使用一个优化函数来计算所有点到当前位置的欧几里得距离之和。 4. 根据当前位置的距离和目标位置的距离进行比较,如果当前位置距离较小,则将当前位置更新为目标位置,否则进行下一次搜索。 5. 重复步骤4,直到找到最佳位置。 代码示例: python import math def getDistance(x1, y1, x2, y2): return math.sqrt((x1 - x2) ** 2 + (y1 - y2) ** 2) def getMinDistance(points, x, y): distance = 0 for point in points: distance += getDistance(point[0], point[1], x, y) return distance def getMinDistSum(points): step = 0.1 x_min, x_max = -100, 100 y_min, y_max = -100, 100 x = (x_min + x_max) / 2 y = (y_min + y_max) / 2 while step >= 1e-6: flag = True for i in range(-1, 2): for j in range(-1, 2): nx, ny = x + i * step, y + j * step ndis = getMinDistance(points, nx, ny) if ndis < distance: distance = ndis x, y = nx, ny flag = False if flag: step /= 10 return x, y # 测试样例 points = [[0, 1], [1, 0], [1, 2], [2, 1]] res = getMinDistSum(points) print(res) 该解法通过搜索可能的位置,并通过调整步长来优化,最终得到了最佳位置的坐标。解题思路比较直观,使用了双循环来遍历所有可能位置,并使用优化函数来计算欧几里得距离。最终,通过不断的迭代调整,找到最小的距离和最佳位置。 ### 回答3: LeetCode第1515题是关于找出店铺间隔的最小距离的问题。首先,我们需要了解题目的要求。给定一个仅包含字母 '0' 和 '1' 的字符串 s,代表若干个商店的布局。其中,'0' 表示商店,'1' 表示道路。我们需要找到一个最大的整数 d,使得任意两个商店之间的距离都不少于 d。 为了解决这个问题,我们可以使用二分查找算法。首先,我们需要定义一个合适的辅助函数来判断给定的距离是否满足条件。在这个函数中,我们遍历整个字符串 s,当遇到商店时,记录其位置,并计算连续两个商店之间的距离。如果发现有任何一个距离小于 d,我们就返回 False,否则返回 True。 接下来,我们可以使用二分查找来查找最小的合适距离。我们可以设置初始的左边界 l 为 1,右边界 r 为字符串 s 中商店的总数。在每一次迭代中,我们计算中间点 m = (l + r) // 2,然后调用辅助函数判断是否存在合适的距离。如果存在,则说明当前的距离 d 可以缩小,我们将右边界 r 更新为 m。如果不存在,则说明当前的距离 d 过大,我们将左边界 l 更新为 m+1。 最终,当 l 和 r 相等时,我们就找到了最小的合适距离。我们可以返回 l 作为结果。 总结起来,我们首先使用辅助函数将问题转化为是否存在合适的距离,然后使用二分查找来寻找最小的合适距离。这样就可以解决LeetCode第1515题。
### 回答1: 这道题是一道字符串处理题。给定一个字符串 s,它的所有的字符都是小写的英文字母。要求把这个字符串变成一个按照字典序排序的字符串,并且要求在变换过程中只能在原来的字符串中交换两个相邻的字符。 解题思路: - 从前往后扫描字符串 s,找到第一个不满足字典序的字符,记为字符 x。 - 从 x 往后扫描,找到最后一个比 x 大的字符 y,将 x 与 y 交换。 - 将 x 后面的字符串倒序排列,这样就得到了字典序更大的字符串。 下面是 Java 代码的实现: class Solution { public String nextPermutation(String s) { char[] chars = s.toCharArray(); // 从后往前找到第一个不满足字典序的字符 x int i = chars.length - 2; while (i >= 0 && chars[i] >= chars[i + 1]) { i--; } // 如果 i < 0,说明原来的字符串已经是字典序最大的字符串,直接返回倒序排列的字符串 if (i < 0) { reverse(chars, 0, chars.length - 1); return new String(chars); } // 从 x 往后扫描,找到最后一个比 x 大的字符 y int j = chars.length - 1; while (j > i && chars[j] <= chars[i]) { j--; } // 将 x 与 y 交换 swap(chars, i ### 回答2: 题目:LeetCode第38题:报数 题目描述: 给定一个正整数n,输出报数序列前n个数。 报数规则:从1开始报数,数到3的倍数时报Fizz,数到5的倍数时报Buzz,数到同时是3和5的倍数时报FizzBuzz,其他情况下则直接报数。 解题思路: 使用循环遍历1到n的所有数字,按照报数规则进行判断并输出。 具体步骤如下: 1. 创建一个StringBuilder对象res,用于存储报数序列。 2. 使用for循环从1遍历到n。 3. 判断当前数字是否同时是3和5的倍数,如果是,则将"FizzBuzz"添加到res中。 4. 判断当前数字是否是3的倍数,如果是,则将"Fizz"添加到res中。 5. 判断当前数字是否是5的倍数,如果是,则将"Buzz"添加到res中。 6. 如果以上条件都不满足,则将当前数字转换为字符串并添加到res中。 7. 循环结束后,将res转换为字符串并返回。 Java代码如下: java public String countAndSay(int n) { StringBuilder res = new StringBuilder(); for (int i = 1; i <= n; i++) { if (i % 3 == 0 && i % 5 == 0) { res.append("FizzBuzz"); } else if (i % 3 == 0) { res.append("Fizz"); } else if (i % 5 == 0) { res.append("Buzz"); } else { res.append(Integer.toString(i)); } } return res.toString(); } 以上代码可以将1到n的报数序列输出,并按照题目要求进行相应转换。 ### 回答3: 题目要求是根据给定的正整数 n,返回一个字符串,该字符串包含从 1 到 n 的所有数字对应的字符串,并且满足以下条件: 1. 如果数字能被 3 整除,则使用字母 "Fizz" 替代该数字。 2. 如果数字能被 5 整除,则使用字母 "Buzz" 替代该数字。 3. 如果数字能同时被 3 和 5 整除,则使用字母 "FizzBuzz" 替代该数字。 解题思路: 利用循环遍历从 1 到 n 的所有数字,使用条件语句判断每个数字是否满足以上三个条件,然后根据条件替换数字并存入结果字符串中,最后返回结果。 Java代码如下: java class Solution { public String fizzBuzz(int n) { StringBuilder result = new StringBuilder(); for (int i = 1; i <= n; i++) { if (i % 3 == 0 && i % 5 == 0) { result.append("FizzBuzz"); } else if (i % 3 == 0) { result.append("Fizz"); } else if (i % 5 == 0) { result.append("Buzz"); } else { result.append(i); } if (i != n) { result.append(" "); } } return result.toString(); } } 这段代码使用StringBuilder来构建结果字符串,判断每个数字是否满足条件,并根据条件拼接对应的字符串,每个数字之间用空格隔开。最后将StringBuilder转换成String并返回。
### 回答1: LeetCode 的第一题是 Two Sum。题目描述是:给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数,并返回他们的数组下标。 解法: 1. 暴力枚举法:对于每一个数,遍历整个数组,找到另一个数使得它们的和为 target。时间复杂度为 O(n^2)。 2. Hash 表法:遍历数组,对于每一个数,用 target 减去该数,判断差值是否在数组中出现过,如果出现过就返回该数的下标和差值的下标。时间复杂度为 O(n)。 在 LeetCode 中,你可以使用任意一种方法来解决该题。 ### 回答2: leetcode第一题是要求找出数组中两个数的和等于给定目标数的索引。可以使用哈希表来解决这个问题。 首先,我们可以创建一个空的哈希表。然后,遍历整个数组,对于每一个元素,计算目标数减去当前元素的差值。接着,我们检查差值是否在哈希表中,如果存在,说明当前元素与差值的和等于目标数。我们可以直接返回当前元素和差值在哈希表中的索引。 如果差值不在哈希表中,我们将当前元素及其索引插入哈希表中,以便之后可以通过差值来找到当前元素的索引。遍历完成后,如果没有找到满足条件的索引,返回一个空数组或者其他指定的结果。 使用哈希表的解决方案可以将查找的时间复杂度降低到O(1)。整个算法的时间复杂度为O(n),其中n为数组的长度。算法的空间复杂度为O(n),因为需要额外的哈希表来存储元素及其索引。 总结起来,leetcode第一题可以通过使用哈希表来解决,其中遍历数组并将元素及其索引存储在哈希表中,然后查找差值是否在哈希表中,找到满足条件的索引并返回。这个解决方案的时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)。 ### 回答3: LeetCode是一个在线的编程题库,第一题是非常简单的算法题。这个题目要求我们在一个整数数组中找到两个数,使得它们的和等于目标数。解决这个问题有几种方法。 一种简单的方法是使用双重循环来遍历数组中的每一对数,然后判断它们的和是否等于目标数。这样的时间复杂度是O(n^2),不是很高效。 另一种更优化的方法是使用哈希表。我们可以遍历一遍数组,将每个数与目标数的差值作为键,对应的索引作为值存放在哈希表中。然后再次遍历数组,每次都判断当前数在哈希表中是否存在,如果存在则说明找到了满足条件的两个数。这种方法的时间复杂度是O(n),空间复杂度也是O(n)。 还有一种更巧妙的方法是使用双指针。我们可以设置两个指针,一个指向数组的起始位置,一个指向数组的末尾位置,然后通过移动指针来逐渐缩小搜索范围。如果指针所指的两个数的和等于目标数,则找到了答案;如果和小于目标数,则将左指针右移一位;如果和大于目标数,则将右指针左移一位。这种方法的时间复杂度也是O(n),但空间复杂度是O(1),比哈希表方法更节省空间。 总之,这个题目虽然很简单,但是解决的方法有多种。根据题目要求和具体情况,我们可以选择适合的方法来解决这个问题。
### 回答1: class Solution: def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]: for i in range(len(nums)): for j in range(i+1, len(nums)): if nums[i] + nums[j] == target: return [i, j] ### 回答2: leetcode 第1题是"两数之和",题目要求在给定的整数数组中找到两个数,使它们的和等于一个目标值,并返回这两个数的索引。下面是使用哈希表解决这个问题的Python代码: python def twoSum(nums, target): # 创建一个空的哈希表 hashmap = {} # 遍历整个数组 for i, num in enumerate(nums): # 计算当前数字与目标值的差值 complement = target - num # 如果差值存在于哈希表中,则返回差值的索引和当前数字的索引 if complement in hashmap: return [hashmap[complement], i] # 将当前数字添加到哈希表中,索引作为键,数字作为值 hashmap[num] = i # 如果未找到符合条件的数字,则返回空列表 return [] 这个算法的基本思想是,在遍历整个数组的过程中,先计算当前数字与目标值的差值,然后将差值与当前数字的索引存储在哈希表中。接下来,在遍历数组的过程中,如果差值存在于哈希表中,则说明找到了两个数的和等于目标值,直接返回这两个数的索引。如果遍历完成后仍未找到符合条件的数对,则返回空列表。这个算法的时间复杂度为 O(n),其中 n 为数组的长度。 ### 回答3: 题目描述:两数之和 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数,并返回它们的数组下标。 示例: 输入:nums = [2,7,11,15], target = 9 输出:[0,1] 解释:因为 nums[0] + nums[1] == 9 ,返回 [0, 1] 。 思路:使用字典存储数组中的数字及其对应的下标,然后遍历数组找到与目标值的差值,如果差值也在字典中,说明找到了答案。 具体实现如下: python def twoSum(nums, target): # 创建一个字典存储数组中的数字及其对应的下标 num_dict = {} for i in range(len(nums)): # 计算与目标值的差值 complement = target - nums[i] # 如果差值也在字典中,说明找到了答案 if complement in num_dict: return [num_dict[complement], i] # 将数字及其对应的下标存入字典中 num_dict[nums[i]] = i return [] nums = [2, 7, 11, 15] target = 9 result = twoSum(nums, target) print(result) # 输出 [0, 1] 以上就是 LeetCode 第1题的 Python 解题代码。
### 回答1: 第一题是个简单的两数之和问题:给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标。 可以使用暴力枚举的方法,复杂度为 O(n^2)。 也可以使用哈希表存储数组中的数,复杂度为 O(n)。 代码如下: class Solution { public: vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) { unordered_map<int, int> hash; vector<int> res; for (int i = 0; i < nums.size(); i ++) { int complement = target - nums[i]; if (hash.count(complement)) { res.push_back(hash[complement]); res.push_back(i); break; } hash[nums[i]] = i; } return res; } }; ### 回答2: LeetCode的第一题是"两数之和",题目要求给定一个整数数组和一个目标值,找出数组中和为目标值的两个整数的索引。 解决这个问题可以使用哈希表来完成,具体步骤如下: 1. 创建一个哈希表,用于存储数组中的元素及其索引。 2. 遍历数组,对于每个元素,判断目标值与当前元素的差值是否在哈希表中存在。 3. 如果存在差值,则说明当前元素与差值之和为目标值,返回这两个元素的索引。 4. 如果不存在差值,将当前元素及其索引加入哈希表中,继续遍历下一个元素。 以下是解题的示例代码: python def twoSum(nums, target): hashmap = {} for i, num in enumerate(nums): complement = target - num if complement in hashmap: return [hashmap[complement], i] hashmap[num] = i 该方法的时间复杂度为O(n),空间复杂度也为O(n),其中n是数组的长度。 这是解决LeetCode第一题的一种简单有效的方法,通过使用哈希表来记录元素及其索引的对应关系,可以快速找到数组中是否存在和为目标值的两个整数,并返回它们的索引。 ### 回答3: 解决LeetCode的第一题,即两数之和(Two Sum)问题,可以采取以下步骤: 1. 首先,理解题目要求:给定一个整数数组nums和一个目标值target,需要在数组中找出两个数的和等于目标值,并返回这两个数的索引。 2. 接下来,可以使用一种简单的方法,即遍历数组。设置一个哈希表(字典),用于存储已经遍历过的元素和其对应的索引。 3. 在遍历数组的过程中,对于每个元素num,计算目标值target与当前元素的差值diff。 4. 检查该差值diff是否存在于哈希表中。如果存在,说明已经找到了两个数的和等于目标值,可以返回它们的索引。 5. 如果没有找到,则将当前元素及其索引添加到哈希表中,继续遍历数组。 6. 最后,如果遍历完整个数组都没有找到符合条件的两个数,则说明输入数组不满足题目要求,可以返回一个空数组或其他指定的值。 通过以上步骤,我们可以得到两数之和的解决方案。这个方法的时间复杂度为O(n),其中n是输入数组的长度,因为我们只需要遍历数组一次,并将元素存入哈希表中。空间复杂度也为O(n),用于存储哈希表中的元素。
### 回答1: class Solution: def twoSum(self, nums, target): """ :type nums: List[int] :type target: int :rtype: List[int] """ # 解题思路:使用哈希表,遍历每个元素x,查找target-x是否在哈希表中,如果存在,则返回下标;如果不存在,则将x加入哈希表中。 hashmap = {} for i, num in enumerate(nums): if target - num in hashmap: return [hashmap[target - num], i] hashmap[num] = i ### 回答2: 题目是LeetCode第1题:两数之和,要求给定一个整数数组和一个目标值,找出数组中和为目标值的两个数。 解题思路: 1. 创建一个空字典:key为数组中的数字,value为对应数字的索引 2. 遍历数组,对于每一个数字num,计算出目标值与num的差值target 3. 判断差值target是否在字典中 - 如果存在,则返回差值的索引和当前数字的索引 - 如果不存在,则将当前数字和索引添加到字典中 4. 如果遍历完整个数组,都没有找到符合条件的数字,则返回空列表 代码如下: def twoSum(nums, target): # 创建空字典 dic = {} # 遍历数组 for i, num in enumerate(nums): # 计算差值 diff = target - num # 判断差值是否在字典中 if diff in dic: # 返回差值的索引和当前数字的索引 return [dic[diff], i] # 将当前数字和索引添加到字典 dic[num] = i # 如果没有找到符合条件的数字,则返回空列表 return [] ### 回答3: 题目描述: 给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数,并返回他们的数组下标。 解题思路: 题目要求找出数组中和为目标值的两个数,我们可以使用哈希表来解决这个问题。遍历数组,对于每一个元素,在哈希表中查找是否存在与目标值相减的另一个数。如果存在,则返回两个数的下标。如果不存在,则将当前元素加入哈希表中,继续遍历。 代码实现: python def twoSum(nums, target): hashmap = {} for i, num in enumerate(nums): complement = target - num if complement in hashmap: return [hashmap[complement], i] hashmap[num] = i return [] 首先创建一个空的哈希表,用于存储每个元素及其对应的下标。然后遍历数组,对于每个元素,求出它与目标值的差值。如果差值存在于哈希表中,则返回差值的下标和当前元素的下标。如果差值不存在于哈希表中,则将当前元素添加到哈希表中,并继续遍历。如果遍历完整个数组都没有找到符合条件的两个数,则返回空列表。

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麒麟v10是一种arm64架构的操作系统,因此可以使用curl命令进行安装。您可以按照以下步骤在麒麟v10 arm64上安装curl: 1. 打开终端或命令行界面。 2. 执行以下命令安装curl: ``` sudo apt-get update sudo apt-get install curl ``` 安装完成后,您就可以在麒麟v10 arm64系统上使用curl命令了。

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

通用跨域检索的泛化能力

12056通用跨域检索:跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店,Soka-马上预订;1印度理工学院,Kharagpur,2印度科学学院,班加罗尔soumava2016@gmail.com,{titird,somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中,我们第一次解决了通用跨域检索的问题,其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束,这需要大量的数据,所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标,我们提出了SnMpNet(语义Neighbourhood和混合预测网络),它包括两个新的损失,以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说,我们引入了一种新的语义邻域损失,以弥合可见和不可见类之间的知识差距,并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的,相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�

jupyter notebook安装spsspro库

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