和为k的子数组个数

大疆OcuSync vs 传统2.4GHz:深度拆解无人机图传射频模块的硬件差异 本文深度对比了大疆OcuSync与传统2.4GHz无人机图传射频模块的硬件差异,涵盖芯片组、天线系统、PCB设计、散热方案及生产测试等核心环节。重点解析OcuSync的全定制SoC芯片、智能MIMO天线阵列及精密PCB布局如何实现革命性性能提升,为无人机图传技术发展提供专业参考。 阅读详情

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class Solution {
public:
    int subarraySum0(vector<int>& nums, int k) {
        int res = 0;
        int len = nums.size();
        for (int i = 0; i<len; i++) {
            int sum = 0;
            
            for (int j = i; j<len; j++) {
                sum +=  nums[j];
                if (sum == k) {
                    res++;
                }
            }
        }
        return res;
    }

    int subarraySum1(vector<int>& nums, int k) {
        int res = 0;
        int len = nums.size();
        // 左前缀:多申请一个大小的数组,用于存放每个下标的累加值
        std::vector<int> pre_sum(len+1, 0);
        for (int i = 0; i<len; i++) {
            pre_sum[i+1]=pre_sum[i]+nums[i];
        }

        for (int i = 0; i<pre_sum.size(); i++) {
            for (int j = i; j<len; j++){
                if (pre_sum[j+1] - pre_sum[i] == k) res++;
            }

        }
        return res;
    }


    int subarraySum(vector<int>& nums, int k) {
        // 使用前缀之和与哈希映射,初始位(0,1)是可能存在元素或累加sum与k相等值时为1
        std::unordered_map<int, int> mp{{0,1}};

        int sum = 0;
        int res = 0;
        for (auto n: nums) {
            sum += n;
            // 使用sum-k进行在hash表前缀和中查询
            if (auto it=mp.find(sum-k); it!=mp.end()){
                res += it->second;
            }
            // 前缀和作为key进行自增
            mp[sum]++;
        }
        return res;
    }
};
假新闻检测论文分享(17)CAFE(Cross-modal Ambiguity Learning for Multimodal Fake NewsDetection) 本文首先从信息论的角度对跨模态歧义性学习问题进行形式化描述,利用不同单模态特征之间的分布散度量化其歧义性;然后,提出了一种模糊度感知的多模态假新闻检测方法CAFE。CAFE通过自适应地聚合单模态特征和跨模态关联,即在跨模态歧义性较弱时依赖单模态特征,在跨模态歧义性较强时参考跨模态关联,从而提高假新闻检测精度。提出了跨模态歧义学习问题,这是多模态假新闻检测的一个关键挑战,并提出了一种基于KL散度的方法,通过估计其特征分布的散度来量化文本和图像之间的歧义。 阅读详情

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