熬夜慢性自杀全过程曝光 | 程序员入坑必读

本文分享了一位作者通过整理算法刷题实录成功进入大厂的经验,强调了算法模板在解题中的重要性。刷题内容涵盖动态规划、二分查找、贪心算法等多个专题,提供了一种有趣的、有针对性的刷题计划。此外,还介绍了如何获取包含刷题实录的电子书。同时推荐了一份全面的Java面试题及答案电子书,帮助读者准备面试。
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来自:锦鲤青年(ID: iiijinli),当代锦鲤聚集地 | 责编:乐乐

     

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最近有不少老铁在后台留言说,想进大厂,但是算法不好。最近我整理了一份刷题实录,这份刷题实录,也让我进了心仪的大厂。现在开放分享给大家。希望对大家有所帮助。



任何的算法题,如同写作文一样,都有一些模板可以套用的。比如面试常考的DP(动态规划),难的是一些关键点是否能想清楚。比如你能写出动态转移方程,这题基本上就可以AC了。
整个刷题实录内容,包括 双子针、动态规划、二分查找、贪心算法、深度优先搜索、字符串、递归、字典树、排序、链表等相关专题内容。图文并茂,附有刷题答案源码。





刷题任务的题目,是根据题目的类型来汇总的,总结了八个类别,每个类别下面也总结了5个左右的题型,帮助大家分门别类的突破,所以刷起来相对会更有重点和针对性。如果从头到尾的刷,每周按顺序刷42题,很容易让自己坚持不下来,也会觉得很枯燥。所以在制定计划的时候可以让这个计划变得更“有趣"和针对性,让它看起来更容易实现一点,才会更容易坚持。




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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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