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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] <...
计算几何(Computational Geometry),是一系列使用计算机解决几何问题的算法。与解析几何相比,计算几何更适合计算机运算,精度较高,运算速度较快,并且易于编写。 浮点误差 程序设计中,考虑到浮点数 double 有精度误差,在比较时,通常允许一定的误差,即对于两个数 a 、 b ,如果 [Math] ,则认为 a=b 。一般根据题目要求, d (代码中命名为 EPS)取一个较小值,如 10^{8} 。 [代码] 向量 向量(vector)是一个有大小和方向的量,在几何中,它被表示为带箭头的线段。向量可以用起点和终点的坐标来表示 —— 从点 A到点B 的向量表示为 [Math] 。 向量的书写,两个大写字母上加一个箭头(表示方向) [Math] 向量没有位置,即向量可以在平面内...
UITARS 简介 UITARS(User Interface Task Automation and Reasoning System)是由字节跳动(ByteDance)研发的原生 GUI 智能体模型: 输入方式:仅使用屏幕截图作为视觉输入 交互方式:执行类人操作(键盘输入、鼠标点击、拖拽等) 模型特性:端到端的原生智能体模型,无需复杂的中间件或框架 传统 GUI 智能体的开发往往依赖于文本信息,例如 HTML 结构和可访问性树。虽然这些方法取得了一些进展,但它们也存在一些局限性: 平台不一致性:不同平台的 GUI 结构差异很大,导致智能体难以跨平台通用。 信息冗余:文本信息往往过于冗长,增加了模型的处理负担。 访问限制:获取系统底层的文本信息通常需要较高的权限,限制了应用的范围。 模块化...
给定一个包含 n 维数据 x 的数据集 D , 简单起见,假设数据 [Math] . 由于真正对联合分布建模的时候, x,y 都是随机变量,故而只需讨论 p(X)=p(x_1,...,x_n) 即可,毕竟只需要令 x_n=y 即可。 给定一个具体的任务,如MNIST中的手写数字二值图分类,从Generative的角度进行Represent,并在Inference中Learning. 下面先介绍: 描述如何对这个MINST任务建模 p(X,Y) (Representation) 对MNIST任务建模 对于一张pixel为 [Math] 大小的图片,令 x_1 表示第一个pixel的随机变量, [Math] ,需明确: 任务目标:学习一个模型分布 [Math] ,使采样时 [Math] , x ...
题目 给定一个无序的数组,找出数组在排序之后,相邻元素之间最大的差值。 如果数组元素个数小于 2,则返回 0。 Example 1: [代码] 解题思路:如果进行排序,这里会超时。采用桶排序 排序算法 的思想,可以在线性时间解决。 1. 首先建立桶,每个桶中只需要存放这个桶中元素的最大值和最小值。 1. 我们期望将数组中的各个数等距离分配,也就是每个桶的长度相同,也就是对于所有桶来说,桶内最大值减去桶内最小值都是一样的。可以当成公式来记。 1. 确定桶的数量,最后的加一保证了数组的最大值也能分到一个桶。为什么需要这样规定桶的尺寸呢?因为这样可以让最大的间距的两个元素在两个不同的桶中。可以证明一下,因为我们用元素范围之差除以元素个数,所以桶的尺寸就是平均的元素间距,显然最大间距的两个元素不可能...
1. 可以重复选取 给定一个无重复元素的数组 candidates 和一个目标数 target ,找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。 candidates 中的数字可以无限制重复被选取。 画出树状搜索图如下, 为了去除重复的情况, 我们需要按照某种顺序搜索,具体做法是:每一次搜索的时候,设置下一轮搜索的起点 [代码] 2. 不能被重复选取 与上面的区别在于 1. index每次不要重复搜索,而是去寻找下一个 1. 排除重复的元素 [代码]
01背包 描述 有N件物品和一个容量为V的背包。 第i件物品的体积是vi,价值是wi。 求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包流量,且总价值最大。 二维动态规划 f[i][j] 表示只看前i个物品,总体积是j的情况下,总价值最大是多少。 result = max(f[n][0V]) f[i][j]: 不选第i个物品:f[i][j] = f[i1][j]; 选第i个物品:f[i][j] = f[i1][jv[i]] + w[i](v[i]是第i个物品的体积) 两者之间取最大。 初始化:f[0][0] = 0 代码如下: [代码] 一维动态优化 从上面二维的情况来看,f[i] 只与f[i1]相关,因此只用使用一个一维数组[0v]来存储前一个状态。那么如何来实现呢? 第一个问题:状...
起步 heapq 模块实现了适用于Python列表的最小堆排序算法。 堆是一个树状的数据结构,其中的子节点都与父母排序顺序关系。因为堆排序中的树是满二叉树,因此可以用列表来表示树的结构,使得元素 N 的子元素位于 2N + 1 和 2N + 2 的位置(对于从零开始的索引)。 本文内容将分为三个部分,第一个部分简单介绍 heapq 模块的使用;第二部分回顾堆排序算法;第三部分分析heapq中的实现。 heapq 的使用 创建堆有两个基本的方法:heappush() 和 heapify(),取出堆顶元素用 heappop()。 heappush() 是用来向已有的堆中添加元素,一般从空列表开始构建: [代码] 如果数据已经在列表中,则使用 heapify() 进行重排: [代码] 回顾堆排序算...