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RSS订阅原创 动态规划- Jump Game
多步到达：将距离i拆分为2段，左边距离k，右边i-1， 距离i可达的问题转换为了i位置k距离可达，和 j+k位置i-k距离可达， 即 dp[i][j] = dp[j][k] && dp[j+k][i-k]。由于是递增计算距离i是否可达，所以在计算 dp[i][j] 时， dp[j][k] 和 dp[j+k][i-k] 已经计算过。一步到达：遍历输入数组arr， 标记j位置后距离i=1~arr[j-1]个位置可达， 即 dp[j][i] = true。
2023-03-07 23:24:19
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原创 动态规划 -Maximum Subarray
子数组长度为i>=2时，子数组之和为同样开始位置i-1长度子数组的值加上i长度子数组最后一个元素的值。即 dp[j][i] = dp[j][i-1] + arr[j-1 + i-1];构造dp数组， dp[j][i] 代表从j位置开始i长度的子数组的sum值。记录长度i为1的数组和为此位置元素的值。即 dp[j][1] = arr[j-1]计算dp过程中，记录dp[j][i]的最大值即为子数组的最大和值。这里避免重复计算的过程是当前子数组长度-1的子数组求和过程。
2023-03-07 00:38:22
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原创 动态规划 - Kth Missing Positive Number
构造dp[2...arr.length]， dp[i] 跳过的数字数量为 i-1 位置跳过的数字数量 加上 arr[i]-arr[i-1]-1。即dp[i-1] + arr[i-1] - arr[i-2] -1。构造dp[1]， 第1个位置跳过的数字为 arr[i]-1 即 dp[i] = arr[i]-1。在第1个数字和最后一个数字之间， 返回 arr[i-1 -1] + (k - dp[i-1])构造dp一维数组， dp[i] 表示i位置之前跳过的数字总数。在第1个数字左边，直接返回k。
2023-03-06 23:08:16
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原创 动态规划- jump game 2
如果不能直接触达，则拆分为2个子问题， 将长度 i 分为2部分， 左边长度为k， 右边为i-k+1（这里跳板共用了1个位置所以+1）。即 step = dp[j][k] + dp[j+k-1][i-k+1];遍历数组，nums[j] 一步可以触达的位置，在j位置后 nums[j] 个位置， 对应j位置长度i取值2~nums[j-1]+1 最小步数为1 ，即 dp[j][2~nums[j-1]+1] = 1 . 这里需要考虑范围越界的情况。这里实际上已经记录了所有位置可触达的长度为2的情况的最小步数。
2023-03-05 20:19:45
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原创 动态规划 - WildcardMatching
思路基本一致，不同点在于此题的 '*' ，可以与空匹配， 即 输入串s[1,j] 与 pattern串 p[1,i] 匹配的话， 如果i+1位置为'*'， 那么s[1,j] 也与 p[1,i+1] 匹配。
2023-03-05 00:07:52
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原创 动态规划 - 收集雨水
计算方式为从第1个位置记录高度大于i的位置， 每2个位置之间的空格数，即为这2个位置之间能容纳的雨水数。从前向后遍历， 可容纳的雨水数累加即为此高度当前位置能容纳的最大雨水数。1.①与1.②之和， 即为i高度/j位置的最大雨水数量 dp[i][j]构造dp数组， dp[i][j]代表i高度，j位置能收集到的雨水之和。② 比i高度低的j位置能容纳的雨水之和， 即 dp[i-1][j]① 当前高度i，这一行能收集的雨水之和。
2023-03-04 15:25:52
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原创 动态规划 - 正则匹配
构造boolean dp数组，数组[i][j]的含义为长度为 i 的patter子串， 与长度为 j 的输入子串，是否相匹配。= '.', 那么对于后续连续位置的 s[j] == p[i-1]， 均匹配。p[i-1] == '.'， 那么对于后续任意位置的s[j...s.length]，均匹配。= '*', p[i] == s[i]时匹配。p[i] == '.'， 那么对任意 s[j] ， 均匹配。
2023-03-03 20:51:44
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原创 动态规划 - 生成括号
n>=2时， 将括号()套在合适的地方。这些地方的位置j取值0~n-1， 代表被套住的左边一半， 即dp[j] ， 右边一半没套住的则为 dp[n-1-j] . 左边一半和右边一半， 各自有多种可能， 即在此长度下的所有括号对组合。那么对应n对括号， 有len(dp[j]) * len(dp[n-1-j]) 种可能结果。构造dp二维数组， 第一维为n的所有可能取值即括号对数，第二位为当前括号对数的所有可能组合。n=0 时， 无括号 dp[0] = [];
2023-03-02 23:37:04
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原创 动态规划 - 最长回文子字符串
任意长度的回文子串，都可以去除两边的相等字符串（更高层的子问题），最终得到长度为1或2的最短回文字符串。更长的回文字符串可以从长度为1或2的回文串拓展两侧相同字符得到。对于子串长度i>3，位置为j的情况， 可以通过长度为dp[i-2][j+1]=true 加上s[j] = s[j][j+i-1] 来判定为回文。处理上述步骤1的情况， 构造子串长度为1或2时的dp数组。长度为1统统设回文为true 即 dp[1][j]=true，长度为2的两个字符相等也设置回文为true 即 dp[2][j]=true。
2023-03-02 00:59:51
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原创 动态规划 - 最长公共子序列
s1 的i位置字符与 s2的 j 位置字符不同，那么 s1 [0,i] 和 s2[0,j] 最长公共子字符串，即为s1[0,i-1] 与 s2[0,j-1] 最长公共子字符串 里更长的那一个。dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])s1 的i位置字符与 s2的 j 位置字符相同， 那么 s1 [0,i] 和 s2[0,j] 最长公共子字符串，即为s1[0,i-1] 与 s2[0,j-1] 最长公共子字符串 + s1[i] (同s2[j])。计算最长公共子字符串。
2023-03-01 22:53:35
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原创 hbase中的数据结构
跳表(skiplist)hbase的数据是按rowkey有序排列的，需要对新添加的数据进行排序，新添加的数据在内存中会使用java.concurrent.ConcurrentSkiplistMap构建memstore，最终持久化为hfile存到磁盘。为什么使用skiplist，一方面因为高效，插入操作的时间复杂度为logn，另一方面在写磁盘的时候，从头至尾遍历一遍链表顺序写入磁盘即可。LSM树 (log structured merge tree)这里运用的是归并排序的思想，只不过子问题的最
2021-11-06 21:58:11
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原创 simhash算法
simhash算法适用场景检测文本相似度。优势整段文字计算哈希值比较文本相似度的方式，对于句中少量变更的情况，无法将两篇文章判定为相似的。因为这种方式，没有在结果中体现出局部的信息。simhash基于关键词信息，针对这种情况可以算出接近的哈希值，判定出两篇文章为相似内容。实现提取关键词-词频信息去除转义html encode去除StringEscapeUtils.unescapeHtml4(text)去除符号text.replaceAll("[^\\u4E00-\\u9FFFa-z
2020-08-31 21:10:04
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原创 linux dup与dup2
今天看书遇到了两个函数dup, dup2 半天才弄明白它们干了些什么， 现分享如下： 当我们用open()打开一个文件时， 会得到一个文件描述符， 这个文件描述符会指向一个file结构体，最终对文件的操 作需要借助这个结构体 文件描述符从0开始，默认0为stdin，1为stdout，2为stderr dup和dup2的百度百科给出的解释是复制一个现存的文
2013-10-08 16:00:01
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原创 算法学习笔记 2.2分治
学习章节： 2.2分治学习内容：1、棋盘覆盖 在2^k * 2^k的棋盘中， 有一格被标记， 现要求用占3小格的'L'将棋盘完全覆盖并且不能重叠，求覆盖方法。代码实现：#include static int count = 0;static int Board[8][8] = {0};void ChessBoard(int lr, int l
2013-09-27 00:29:07
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原创 算法学习笔记 2.1递归
学习教材:计算机算法设计与分析（王晓东） 第四版学习章节：2.1递归学习内容：1、排列问题 求出集合X中第m到第n个连续元素的全排列。 代码实现：#include void Swap(int *a, int *b){ int tmp; tmp = *a; *a = *b; *b = tmp;}vo
2013-09-26 02:22:24
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原创 简单的bmp验证码识别 （c++）
菜鸟学习笔记供新手学习参考，一个有着很多限制的小程序，大神路过多多指点。 不废话，正题如下： bmp验证码识别的流程大概分为： 1、获取bmp图片中识别需要用到的数据，包括像素高度、像素宽度以及位图数据。 2、对获取的数据进行必要的处理，包括灰度化、二值化、去噪等。 3、对处理后的数据（一个二值化的数组）进行扫描，分割出各个字符（即确定
2012-11-28 12:30:14
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测试问题，请勿回答！！！
2021-02-06
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