LeetCode 热题 HOT 100 (012/100)【宇宙最简单版】

ros2 gazebo仿真阿克曼小车搭载livox mid360雷达流程 流程简介:仿真环境的搭建需要安装ROS2和Gazebo。使用的是Humble版本,需要确认是否已经正确安装。然后是阿克曼小车模型的URDF,需要包括底盘、转向机构、驱动轮等,需要参考现有的阿克曼模型,比如ClearPath的Husky,但需要调整参数。Livox Mid360雷达在Gazebo中的仿真可能没有现成的插件,需要使用通用3D LiDAR插件来模拟。IMU的仿真相对简单,但需要注意噪声模型,以接近真实数据。 阅读详情

【动态规划】No. 0198 打家劫舍 【中等】👉力扣对应题目指路

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⭐ 题目描述:你计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金,影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统,如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入,系统会自动报警。

  • 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组,计算你不触动警报装置的情况下 ,一夜之内能够偷窃到的最高金额。

  • 示例:
    输入:[1,2,3,1]
    输出:4
    解释:偷窃 1 号房屋 (金额 = 1) ,然后偷窃 3 号房屋 (金额 = 3)
    偷窃到的最高金额 = 1 + 3 = 4 。

🔥 思路:采用动态规划,建立 dp 数组,利用前序 dp 数组推导其自身 dp 值

  • 打劫到房屋 i 时,当前能够获得的最高金额与打劫前序房屋 0 ~ i-1 有关

参考如上思路,给出详细步骤如下:

  • 步骤一⭐确定 dp 数组含义:一维 dp 数组
    • dp[i] 的含义为:打劫到房屋 i 时,当前能够获得的最高金额 【💥 重要】
  • 步骤二⭐确定 dp 推导方式:前序 dp 数组推导得到,取如下两种情况的最大值 max(dp[i-2]+nums[i], dp[i-1])
    • 情况一:选择偷房屋 i,获得最高金额 dp[i-2] + nums[i] (因为不能偷 i-1)
    • 情况二:选择不偷房屋 i,获得最高金额 dp[i-1] (没新偷,维持之前的)
  • 步骤三⭐根据 dp 数组含义,初始化 dp 数组:
    • 由前序 i-1 i-2 推导,所以只需要关注最前面两个数的 dp 初值
      • dp[0] = nums[0]
      • dp[1] = max(nums[0], nums[1])
    • 根据推导公式,其他位置得初值会被覆盖、任意数均可(本代码中赋值 0)
class Solution:
    def rob(self, nums: List[int]) -> int:
        if len(nums) == 0: return 0
        if len(nums) == 1: return nums[0]
        dp = [0] * len(nums)  # ------------------------- step 1

        # 递推公式初始化: # ----------------------------- step 3
        dp[0] = nums[0]
        dp[1] = max(nums[0], nums[1]) 

        # 递推公式: # ---------------------------------- step 2
        # dp[i] = dp[i-2]+nums[i]   偷 i     # -------- step 2.1
        # dp[i] = dp[i-1]           不偷 i   # -------- step 2.2
        # dp[i] = max(dp[i-2]+nums[i], dp[i-1])

        for i in range(2, len(nums)):
            dp[i] = max(dp[i-2]+nums[i], dp[i-1])  # --- step 2
        
        return dp[-1]   

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🔥 LeetCode 热题 HOT 100

YOLO26涨点改进 | 全网首发Conv独家改进篇 | CVPR 2025 | 引入GCConv卷积改进YOLO26,含GCC3k2二次创新,能够捕捉更加丰富和复杂的特征信息,助力高效涨点 本文提出了一种基于GCConv模块的YOLO26目标检测模型改进方案。GCConv模块通过多路径结构增强特征学习能力,在训练阶段采用垂直多卷积和水平多路径配置,推理时重参数化为单一3x3卷积,显著提升推理速度而不损失性能。实验表明,该模块在复杂场景和多尺度目标检测任务中表现优异,特别适合资源受限的实时应用场景。文章详细介绍了GCConv的网络结构、核心代码实现、YAML配置文件修改方法,并提供了两种改进方案(GCConv和GCC3k2)的具体配置指导。 阅读详情

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