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题目 中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数,中位数则是中间两个数的平均值。 例如, [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支持以下两种操作的数据结构: void addNum(int num) 从数据流中添加一个整数到数据结构中。 double findMedian() 返回目前所有元素的中位数。 示例: addNum(1) addNum(2) findMedian() 1.5 addNum(3) findMedian() 2 题解 维护两个堆:大顶堆和小顶堆。并且需满足如下条件: 小顶堆的所有元素都大于等于大顶堆的所有元素。 大顶堆中的元素数量大于等于小顶堆中的元素数量。 大顶堆对应排序后的列表的左半部分;小顶堆对应排序...
[代码] 自己实现小顶堆 [代码] 变态的需求来了:给出N长的序列,求出BtmK小的元素,即使用大顶堆。 概括一种最简单的: 将push(e)改为push(e)、pop(e)改为pop(e)。 也就是说,在存入堆、从堆中取出的时候,都用相反数,而其他逻辑与TopK完全相同,看代码: [代码] 自己实现大顶堆 [代码]
二叉树结构 [代码] 递归 时间复杂度:O(n),n为节点数,访问每个节点恰好一次。 空间复杂度:空间复杂度:O(h),h为树的高度。最坏情况下需要空间O(n),平均情况为O(logn) 递归1: 二叉树遍历最易理解和实现版本 [代码] 递归2: 通用模板 可以适应不同的题目,添加参数、增加返回条件、修改进入递归条件、自定义返回值 [代码] 迭代 时间复杂度:O(n),n为节点数,访问每个节点恰好一次。 空间复杂度:O(h),h为树的高度。取决于树的结构,最坏情况存储整棵树,即O(n) 迭代1: 前序遍历最常用模板(后序同样可以用) [代码] 迭代2: 前、中、后序遍历通用模板(只需一个栈的空间) [代码] 迭代3:标记法迭代(需要双倍的空间来存储访问状态) 前、中、后、层序通用模板,只需改...
简介 之前的很多方法都是用RNN的结构去构建时序上的依赖关系,但是RNN的结构的缺点是不能并行操作,且存在梯度消失的现象。所以本文就是将之前的RNN的结构改为Transfomer的形式。延续了之前TRN的整个网络的框架,也是结合了对未来帧的预测与历史帧的表示相结合来对当前的动作进行预测。 方法 整个网络框架如上图所示, Encoder就是利用transfomer对longrange的历史和目前帧进行特征表示,其中要说明的一个点就是,这里的特征空间包含T个历史特征,当前窗口的特征以及一个task token,这个task token的作用可以从下图看出来 这幅图对比的是输入进classifier的特征与网络输入的特征的相似性,可以看出w/o task token 对应的是当前t=0时刻的特征,...
大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择。 大数据,首先你要能存的下大数据 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器。HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器,但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据,你引用的是一个文件路径,但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户,不需要...
题目 给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。 百度百科中最近公共祖先的定义为:“对于有根树 T 的两个节点 p、q,最近公共祖先表示为一个节点 x,满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大(一个节点也可以是它自己的祖先)。” 示例 1: 输入:root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 1 输出:3 解释:节点 5 和节点 1 的最近公共祖先是节点 3 。 示例 2: 输入:root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 4 输出:5 解释:节点 5 和节点 4 的最近公共祖先是节点 5 。因为根据定义最近公共祖先节点可以为节点本身。 示例 3: 输入:root...
题目 Given two sorted integer arrays nums1 and nums2, merge nums2 into nums1 as one sorted array. Note: The number of elements initialized in nums1 and nums2 are m and n respectively. You may assume that nums1 has enough space (size that is equal to m + n) to hold additional elements from nums2. Example: [代码] Constraints: 10^9 <= nums1[i], nums2[i] <...
取代RNN——Transformer 在介绍Transformer前我们来回顾一下RNN的结构 对RNN有一定了解的话,一定会知道,RNN有两个很明显的问题 效率问题:需要逐个词进行处理,后一个词要等到前一个词的隐状态输出以后才能开始处理 如果传递距离过长还会有梯度消失、梯度爆炸和遗忘问题 为了缓解传递间的梯度和遗忘问题,设计了各种各样的RNN cell,最著名的两个就是LSTM和GRU了 LSTM (Long Short Term Memory) GRU (Gated Recurrent Unit) 但是,引用网上一个博主的比喻,这么做就像是在给马车换车轮,为什么不直接换成汽车呢? 于是就有了Transformer。Transformer 是Google Brain 2017的提出的一篇工...