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二叉树中的递归算法（二）
## 从二叉树遍历看递归 - 二叉树 二叉树（binary tree）是指树中节点的度不大于2的有序树，它是一种最简单且最重要的树。 二叉树的递归定义为：二叉树是一棵空树，或者是一棵由一个根节点和两棵互不相交的，分别称作根的左子树和右子树组成的非空树；左子树和右子树又同样都是二叉树。 http://www.ssw.uni-linz.ac.at/General/Staff/TW/Wuerthinger05Train.pdf 程序可 ......
二维动态数组的例化理解（多维动态数组）
例如：二维动态数组：cgs_addr_range_mapping[ ][ ] cgs_addr_range_mapping[cfg.mst_num ][cfg.slv_num ] 如取cfg.mst_num=3 cfg.slv_num=2 例化第一层（第一维） cgs_addr_range_mapp ......
众所周知，梯度下降法是一种基本的优化算法，不能保证全局最优，也不能保证效率。为什么它仍然被广泛应用于深度学习，而不是传统的凸优化算法和粒子群算法
梯度下降法在深度学习中被广泛应用的原因主要有以下几点： 适用性广泛：梯度下降法可以应用于各种深度学习模型，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。而传统的凸优化算法和粒子群算法往往只适用于特定类型的优化问题。 原理简单：梯度下降法的原理相对简单，易于理解和实现。相比之下，传统的凸优化算法和粒子群 ......
结合静态与动态分析优势范围的fuzzer：Arbiter
> 对于Arbier这款新型fuzzer的研究，目前网络上几乎没有内容，因此大部分内容的直接来源于Arbier的论文《Arbiter: Bridging the Static and Dynamic Divide in Vulnerability Discovery on Binary Progra ......
理解KMP算法
# KMP算法 ### 一. 介绍 #### KMP算法是一种高效的字符串匹配算法，其时间复杂度为O(n+m),其主要原因是目标串指针不回溯。 #### 1.1 为什么目标串指针不用回溯？ ##### 1.1.1 什么是前后缀？ ~~~markdown **前缀是指不包含最后一个字符的所有以第一个字 ......
算法学习day03链表part01-203、707、206
package SecondBrush.LinkedList.LL1; /** * 203.移除链表元素 * 删除链表中等于给定值 val 的所有节点。 * 自己再次概述一下这个过程： * 1.移除元素，要采用设置虚拟节点的方式，因为那样不需要考虑头结点问题 * 2.设置两个虚拟指向 * 3.移除元 ......
算法学习day04链表part02-24、19、0207、142
package SecondBrush.LinkedList.LL1; /** * 24. 两两交换链表中的节点 * */ public class SwapNodesInPairs_24 { public ListNode swapPairs(ListNode head){ ListNode du ......
ABAP 泛型编程(Generic Programming) 在实际工作中的一个例子
ABAP（Advanced Business Application Programming）泛型编程是一种在 ABAP 语言中使用的编程范式，它允许编写可以处理多种数据类型的通用代码。泛型编程的目的是提高代码的复用性、灵活性和可维护性。通过使用泛型编程，开发人员可以编写一种通用的算法或数据结构，而 ......
manacher马拉车算法
[toc] # manacher算法 用于求解字符串中的最长回文子串 ## 相关资料 1. [马拉车算法（不懂问我）](https://blog.csdn.net/qq_43152052/article/details/100784978) ......
算法学习day02数组part02-977、209、59
package SecondBrush.Array; /** * 977.有序数组的平方 * 输入：nums = [-4,-1,0,3,10] 输出：[0,1,9,16,100] * <p> * 不看解题思路，想到的是双指针 * 一个在开头，一个在末尾，但是一下没想到怎么写 * 看了一下一刷内容，想 ......
将onnx的静态batch改为动态batch及修改输入输出层的名称
[toc] # 背景 在模型的部署中，为了高效利用硬件算力，常常会需要将多个输入组成一个batch同时输入网络进行推理，这个batch的大小根据系统的负载或者摄像头的路数时刻在变化，因此网络的输入batch是在动态变化的。对于pytorch等框架来说，我们并不会感受到这个问题，因为整个网络在pyto ......
算法中的数学--gpt回答
在算法工作中，用到最多的数学部分可以归纳为以下几个方面： 离散数学：离散数学是研究离散对象及其关系的数学分支，对于算法设计和分析非常重要。其中包括集合论、图论、逻辑、排列组合等内容。图论在许多算法领域都有广泛应用，例如网络流算法、最短路径算法、图匹配算法等。 概率与统计：概率论和统计学在算法设计和分 ......
动态树&Splay学习笔记
# 前置芝士：Splay # LCT(Link-Cut Tree) 使用场景：动态树问题。 基本概念： - 原树：给定的原始树。 - 实边：在原树中节点 $cur$ 选取一个子节点 $son$，则 $cur-son$ 的连边为实边。 - 虚边：不是实边。 - 实链：由实边构成的链。 基本思想: - ......
代码随想录算法训练营第二十一天| 216.组合总和III 17.电话号码的字母组合
216.组合总和III 思路： 很像上一个组合类型的题目，唯一不同的就是自己写一个sum 代码： 1 void convertBST_cur(TreeNode* root, vector<TreeNode*>& nodes) 2 { 3 if (!root) return ; 4 if (root- ......
递归算法理解 （一）
## Introduction 递归算法是一种直接或者间接调用自身函数或者方法的算法。递归算法的实质是把问题分解成规模缩小的同类问题的子问题，然后递归调用方法来表示问题的解。递归算法对解决一大类问题很有效，它可以使算法简洁和易于理解。递归算法，其实说白了，就是程序的自身调用。它表现在一段程序中往往会 ......
四种语言刷算法之LRU 缓存
力扣146. LRU 缓存 1、C typedef struct { int key; int val; UT_hash_handle hh; } LRUCache; LRUCache* usr = NULL; int size = 0; LRUCache* lRUCacheCreate(int c ......
万字长文解析最常见的数据库恢复算法: ARIES
#万字长文解析最常见的数据库恢复算法: ARIES > 首发地址： https://mp.weixin.qq.com/s/Kc13g8OHK1h_f7eMlnl4Aw ## Introduction 。 这个定义有一点点抽象，另一种理解是一个泛化 ......
动态规划之分组的背包问题
问题 有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是w[i]。这些物品被划分为若干组，每组中的物品互相冲突，最多选一件。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量，且价值总和最大。 算法 这个问题变成了每组物品有若干种策略：是选择本组的某一件，还是一件都不选。也就 ......
动态规划之二维费用的背包问题
问题 二维费用的背包问题是指：对于每件物品，具有两种不同的费用；选择这件物品必须同时付出这两种代价；对于每种代价都有一个可付出的最大值（背包容量）。问怎样选择物品可以得到最大的价值。设这两种代价分别为代价1和代价2，第i件物品所需的两种代价分别为a[i]和b[i]。两种代价可付出的最大值（两种背包容 ......
动态规划之有依赖的背包问题
简化的问题 这种背包问题的物品间存在某种“依赖”的关系。也就是说，i依赖于j，表示若选物品i，则必须选物品j。为了简化起见，我们先设没有某个物品既依赖于别的物品，又被别的物品所依赖；另外，没有某件物品同时依赖多件物品。 算法 这个问题由NOIP2006金明的预算方案一题扩展而来。遵从该题的提法，将不 ......
动态规划之 附录二：背包问题的搜索解法
《背包问题九讲》的本意是将背包问题作为动态规划问题中的一类进行讲解。但鉴于的确有一些背包问题只能用搜索来解，所以这里也对用搜索解背包问题做简单介绍。大部分以01背包为例，其它的应该可以触类旁通。 简单的深搜 对于01背包问题，简单的深搜的复杂度是O(2^N)。就是枚举出所有2^N种将物品放入背包的方 ......
动态规划之 背包问题问法的变化
以上涉及的各种背包问题都是要求在背包容量（费用）的限制下求可以取到的最大价值，但背包问题还有很多种灵活的问法，在这里值得提一下。但是我认为，只要深入理解了求背包问题最大价值的方法，即使问法变化了，也是不难想出算法的。 例如，求解最多可以放多少件物品或者最多可以装满多少背包的空间。这都可以根据具体问题 ......
动态规划之 附录一：USACO中的背包问题
USACO是USA Computing Olympiad的简称，它组织了很多面向全球的计算机竞赛活动。 USACO Trainng是一个很适合初学者的题库，我认为它的特色是题目质量高，循序渐进，还配有不错的课文和题目分析。其中关于背包问题的那篇课文 (TEXT Knapsack Problems) ......
动态规划之混合三种背包问题
问题 如果将P01、P02、P03混合起来。也就是说，有的物品只可以取一次（01背包），有的物品可以取无限次（完全背包），有的物品可以取的次数有一个上限（多重背包）。应该怎么求解呢？ 01背包与完全背包的混合 考虑到在P01和P02中给出的伪代码只有一处不同，故如果只有两类物品：一类物品只能取一次， ......