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RSS订阅原创 二维前缀和和差分算法讲解
子矩阵和: 28修改后的矩阵:1 2 34 15 167 18 19二维前缀和：通过累加左边、上边的值，减去重复计算的左上角部分，快速计算矩形区域的和。二维差分数组：通过在边界上加减增量，实现对矩阵的区间修改，最后通过前缀和还原矩阵。// 初始化矩阵{1, 2, 3},{4, 5, 6},{7, 8, 9}// 获取矩阵的行数和列数// 二维前缀和i <= m;j++) {// 查询子矩阵和。
2025-02-05 20:44:40
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原创 一些详细的GitHub检索技巧：
GitHub的高级搜索页面提供了可视化的界面，可以按各种因素过滤搜索，如仓库具有的星标数或复刻数等。：在GitHub首页的搜索框中直接输入关键词，如“机器学习”“Python项目”等，可找到包含这些关键词的仓库、代码等。：使用多个关键词组合搜索，如“数据挖掘Python”，可提高搜索结果的精准度。：按其许可搜索仓库，需使用许可关键词按特定许可或许可系列过滤仓库，如。，可找到README文件中出现“octocat”的仓库。，可匹配文件内容中出现“octocat”的代码。
2025-01-20 09:14:35
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空空如也
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