76. 最小覆盖子串 题目 给定两个字符串 s 和 t ,长度分别是 m 和 n ,返回 s 中的 最短窗口 子串 ,使得该子串包含 t 中的每一个字符( 包括重复字符 )。如果没有这样的子串,返回空字符串 "" 。 测试用例保证答案唯一。 示例 1: 输入:s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC"
输出:"BANC"
解释:最小覆盖子串 "BANC" 包含来自字符串 t 的 'A'、'B' 和 'C'。 示例 2: 输入:s = "a", t = "a"
输出:"a"
解释:整个字符串 s 是最小覆盖子串。 示例 3: 输入: s = "a", t = "aa"
输出: ""
解释: t 中两个字符 'a' 均应包含在 s 的子串中,
因此没有符合条件的子字符串,返回空字符串。 提示: m == s.length n == t.length 1 <= m, n <= 10 5 s 和 t 由英文字母组成 题解 这是一个经典的 滑动窗口 (Sliding Window) 问题 我们需要维护一个动态的窗口 [left, right] : 右移扩大 :不断移动...
129. 滑动窗口最大值 题目 给你一个整数数组 nums ,有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回 滑动窗口中的最大值 。 示例 1: 输入:nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3
输出:[3,3,5,5,6,7]
解释:
滑动窗口的位置 最大值
--------------- -----
[1 3 -1] -3 5 3 6 7 3
1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 3
1 3 [-1 -3 5] 3 6 7 5
1 3 -1 [-3 5 3] 6 7 5
1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 6
1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7 示例 2: 输入:nums = [1], k = 1
输出:[1] 提示: 1 <= nums.length...
Generative Model
2026-01-19
基于文章 《Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models》 来统一扩散模型框架 通用扩散模型框架推导 加噪公式 Flow Matching的一步加噪公式 \[\mathbf{x}_t=(1-t)\mathbf{x}_0+t\varepsilon\] 写成概率分布形式: \[p(\mathbf{x}_t|\mathbf{x}_0)=\mathcal{N}(\mathbf{x}_t;(1-t)\mathbf{x}_0,t^2\mathbf{I})\] Score Matching的一步加噪公式 \[\mathbf{x}_t=\mathbf{x}_0+\sigma_t\varepsilon \] 写成概率分布形式: \[p(\mathbf{x}_t|\mathbf{x}_0)=\mathcal{N}(\mathbf{x}_t;\mathbf{x}_0,\sigma_t^2\mathbf{I})\] DDPM/DDIM的一步加噪公式...
Generative Model
2026-01-11
Diffusion Models from SDE 连续扩散模型 (Continuous Diffusion Models) 将传统的离散时间扩散过程扩展到连续时间域,可以被视为一个随机过程,使用随机微分方程(SDE)来描述。其前向过程可以写成如下形式: [公式] 其中, f(x,t) 可以看成偏移系数, g(t) 可以看成是扩散系数, dw 是标准布朗运动。这个SDE 描述了数据在连续时间域内如何被噪声逐渐破坏。 这个随机过程的逆向过程存在(更准确的描述:下面的逆向时间SDE具有与正向过程SDE相同的联合分布)为 [公式] 前面我们得到了扩散过程的逆向过程可以用一个SDE描述(逆向随机过程),事实上,存在一个确定性过程 (用ODE描述)也是它的逆向过程 (更准确的描述:这个ODE过程的在任...
Generative Model
2026-01-11
💡 Score based generative model SMLD的关键点: 正式开始介绍之前首先解答一下这个问题:scorebased 模型是什么东西,微分方程在这个模型里到底有什么用?我们知道生成模型基本都是从某个现有的分布中进行采样得到生成的样本,为此模型需要完成对分布的建模。根据建模方式的不同可以分为隐式建模(例如 GAN、diffusion models)和显式建模(例如 VAE、normalizing flows)。和上述的模型相同,scorebased 模型也是用一定方式对分布进行了建模。具体而言,这类模型建模的对象是概率分布函数 log 的梯度,也就是 score function,而为了对这个建模对象进行学习,需要使用一种叫做 score matching 的技术,这也...