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RSS订阅原创 Leetcode刷题Day5
对于每个数组元素则是进行是否选取的决策，但是在决策之前，按照0-1背包的思路，应该先判断是否装满了背包，也就是对于每个。看到这种样本量对回溯手段而言比较大但是本身又不算大的问题，应该考虑往动态规划上面靠，本题就是一个0-1背包的变式，我们可以想到开一个二维的布尔型dp数组，对于。级别，因此回溯的手段一般仅限于小样本数据（n为二十多一点已经是时间限制内回溯问题的极限了），所以本题不能采用回溯的手段，如果本题的样本量是。的意思，之后我们考虑dp的状态转换，对于每一列，则是背包大小为。之间的大小关系，如果。
2025-04-07 18:12:19
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原创 Leetcode刷题Day4
我们回想一下刚才的方法，发现其实我们记录的内容并不是全部都用得上，最后只会使用那个最大的值，因此这个过程中造成了数据冗余，所以考虑只使用一个变量来记录最值。首先，对于枚举类问题，我们一个主要思路是枚举的对象越少，复杂度也就越低，因此我们可以从枚举对象入手。我们可以选择“定一移二”的策略，也就是说，将j固定，移动i和k：具体来说就是在整个区间上确定一个j，在区间。基于上文的“定一移二”，我们可以想到另外一种空间开销较小的方法，也就是定住k，移动i、j让。都尽可能大，那么最终结果也会最大，但是又不能重复取，
2025-04-02 11:50:00
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原创 C++实现一个异步线程池
知识点在代码的注释中阐述得非常详尽，在本文中不赘述，如有问题还请各位批评指正。是基于B站UP主@爱编程的大丙的C++11实现线程池项目。
2025-04-02 00:16:58
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原创 Leetcode刷题Day3
对于记忆化搜索，具体来说，就是用一个数组来存“从第i个题开始做，得到的最大分数”，而其中必然会造成对中间结果的重复计算，因此需要用一个数组将中间结果保存起来，同时由于是自顶向下的递归法，所以我们需要定义一个递归函数。，那么我们不难发现，每做完一次决策，问题规模都会减小，直到减小为只有最后一个（所谓“规模减小”，是前面做完决策之后就不用再考虑前面的情况，只用考虑后面的情况，即“考虑的内容规模”减小了），也就是说本题存在。，意为从第i道题开始和从第i+1道题开始的分数是一样的（因为跳过了）；
2025-04-01 21:19:57
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原创 cpp工程项目构建指南（快速上手实用向）
本站已经有很多大佬全面详细地介绍过关于Makefile、cmake的内容，在此就不重复他们的工作，本文主要是为大家提供一个快速上手的方案（基本上可以应对常见的项目构建，尤其是自己做的项目）
2025-03-25 20:52:39
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原创 Leetcode刷题Day2
leetcode刷题系列由于种种原因导致超长断更，所幸到今天一切尘埃基本落定，因此以今日为界限，本人将持续将这个系列推进下去，一方面记录算法做题的情况，另一方面希望能够与各位大佬一起交流学习。
2025-03-24 20:21:30
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原创 LeetCode刷题Day1
的后n个位置都是空的，如果从后向前遍历，将两数组中最大的先填在后面则可以避免数据覆盖。的开销完成，思路是：以辅助数组的方式完成是出于避免数据覆盖的考虑，而。**注意：**最终，合并后数组不应由函数返回，而是存储在数组。以指示链表中的上一个节点。假设链表中的所有节点下标从。你可以选择使用单链表或者双链表，设计并实现自己的链表。你能否调整你的解法来应对这种情况？**进阶：**你可以设计实现一个时间复杂度为。是指向下一个节点的指针/引用。个元素表示应合并的元素，后。中，使合并后的数组同样按。的算法解决此问题吗？
2025-01-06 20:23:48
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空空如也
空空如也
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