代码随想录训练营 day18

最新推荐文章于 2025-12-04 16:00:21 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 16:00:21 发布 · 254 阅读

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#python #leetcode

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本文介绍了如何找到二叉树的左下角节点值，以及如何判断树中是否存在路径和等于特定值的情况。学习内容包括递减方法在路径和判断中的应用，理解Python中数组引用与复制的区别，以及如何从中序和后序遍历序列重建二叉树的技巧。

学习目标：

513.找树左下角的值

112. 路径总和 113.路径总和ii

106.从中序与后序遍历序列构造二叉树 105.从前序与中序遍历序列构造二叉树

学习内容：

学了求二叉树左下角值的方法，求二叉树中等于某个值的路径，从数组构造二叉树的方法

学习时间：

学习产出：

在判断二叉树中路径节点的和是否等于某一数值时，采用递减的方法比累加去判断要容易

python中，如果a = 数组b，则a是引用了b，而不是复制了b。如果需要复制的话，应该用a = b[:]

知道中序数组和后序数组，可以采用分割法来输出二叉树

确定要放弃本次机会？

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代码随想录训练营day18

weixin_45977348的博客

10-08

2542

代码随想录训练营一期

代码随想录训练营 Day1

hahammer的博客

03-15

3513

给你一个数组 nums 和一个值 val，你需要原地移除所有数值等于 val 的元素，并返回移除后数组的新长度。不要使用额外的数组空间，你必须仅使用 O(1) 额外空间并原地修改输入数组。元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。通过快慢指针，在待删除结点上。使得快节点走在慢节点之前。（for循环的判断）然后进行将快指针指向的内容赋值给慢节点指向的内容。

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代码随想录训练营day06

chaizihao111的博客

03-12

1027

注意事项：数组就是简单的哈希表，但是数组的大小可不是无限开辟的。数组这种哈希结构适用于大小有限的，偏向元素连续保存的形式;如果哈希值比较少、特别分散、跨度非常大，使用数组就造成空间的极大浪费。

代码随想录训练营day08

chaizihao111的博客

03-14

1093

此时第一段和第二段的顺序是我们想要的，但里面的字符位置被我们倒叙，那么此时我们在把第一段和第二段里面的字符再倒叙一把，这样字符顺序不就正确了。本题中，我们需要将字符串右移n位，字符串相当于分成了两个部分，如果n为2，符串相当于分成了两个部分，如图：（length为字符串长度）其实，思路就是通过整体倒叙，把两段子串顺序颠倒，两个段子串里的的字符在倒叙一把，负负得正，这样就不影响子串里面字符的顺序了。然后从后向前替换数字字符，也就是双指针法，过程如下：i指向新长度的末尾，j指向旧长度的末尾。

代码随想录训练营DAY01

weixin_71888551的博客

08-01

362

给订一个有序数组（升序），分左闭右闭和左闭右开情况。

代码随想录训练营day14

weixin_45977348的博客

10-04

2843

代码随想录训练营一期

代码随想录训练营day60

weixin_45977348的博客

11-18

411

代码随想录训练营一期

代码随想录训练营day53

weixin_45977348的博客

11-12

647

代码随想录训练营一期

代码随想录训练营day30

weixin_45977348的博客

10-21

1517

代码随想录训练营一期

代码随想录训练营 Day24打卡回溯算法part03 93. 复原IP地址 78. 子集 90. 子集II

qq_42952637的博客

08-09

1207

代码随想录训练营 Day24打卡回溯算法part03 93. 复原IP地址 78. 子集 90. 子集II

代码随想录训练营 Day58打卡图论part08 拓扑排序 dijkstra朴素版 + 堆优化版

qq_42952637的博客

09-12

1785

代码随想录训练营 Day58打卡图论part08 拓扑排序 dijkstra(朴素版)

代码随想录训练营 Day62打卡图论part11 Floyd 算法 A * 算法

qq_42952637的博客

09-17

1509

代码随想录训练营 Day62打卡图论part11 Floyd 算法 A * 算法

代码随想录算法训练营day1

weixin_44520607的博客

11-16

1615

代码随想录 算法训练营第一天

代码随想录训练营 Day50打卡图论part01 理论基础 98. 所有可达路径

qq_42952637的博客

09-04

1676

代码随想录训练营 Day50打卡图论part01 理论基础 98. 所有可达路径

大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12

minhuan的专栏

12-03

1046

本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。

【Android逆向工程】第19章：协议分析与接口还原

w987333120的博客

12-03

372

本文介绍了网络协议分析的关键技术与工具。主要内容包括HTTP/HTTPS协议分析流程、常用抓包工具配置（Charles/Burp Suite）、协议格式解析方法以及签名算法还原技术。通过示例展示了完整的请求/响应分析过程，涵盖请求行、请求头、请求体的解析方法，特别关注签名相关字段的识别。文章还提供了Python代码示例演示如何自动分析HTTP请求结构，帮助逆向工程师理解业务逻辑、还原接口签名算法并实现自动化脚本。

使用 DeepSeek 提升工作效率

Deng872347348的博客

12-03

570

摘要：本文系统介绍了如何利用DeepSeek AI工具提升工作效率。文章首先分析职场痛点，指出DeepSeek在技术文档、代码开发、数据处理等专业场景的优势。随后详细解析核心功能模块，包括文本生成、代码支持、数据分析和知识管理，并明确其适用边界。重点提供了可直接复用的指令模板，涵盖技术文档撰写、脚本开发、数据可视化等典型场景，如自动生成API文档、Python数据分析脚本等。最后给出集成办公软件的最佳实践，并针对不同行业提供适配方案，强调AI工具"增强而非替代"的定位，帮助用户将重复性工

python+django/flask+vue的基于协同过滤算法的体育商品推荐系统

Q_Q1963288475的博客

12-04

472

python+django/flask+vue基于web的产品管理系统

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Q_Q511008285的博客

12-04

484

在信息化和全球化加速发展的背景下，企业面临着产品种类不断增加、市场需求变化加快、供应链协作日益复杂的挑战，传统依赖Excel表格、纸质文档和孤立系统的产品管理方式已难以满足高效、精准、协同的管理需求，常常导致信息更新不及时、数据不一致、审批流程冗长、库存与销售脱节等问题，制约了企业的市场响应速度与决策质量。

代码随想录算法训练营Day20

03-08

### 代码随想录算法训练营 Day20 学习内容与作业 #### 动态规划专题深入探讨动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法[^1]。 #### 主要学习内容 - **背包问题系列** - 背包问题是典型的动态规划应用场景之一。这类题目通常涉及给定容量的背包以及一系列具有不同价值和重量的物品，目标是在不超过总容量的情况下最大化所选物品的价值。 - **状态转移方程构建技巧** - 构建合适的状态转移方程对于解决动态规划问题是至关重要的。这涉及到定义好dp数组（或表格），并找到从前一个状态到下一个状态之间的关系表达式[^2]。 - **优化空间复杂度方法** - 对于某些特定类型的DP问题，可以采用滚动数组等方式来减少所需的空间开销，从而提高程序效率[^3]。 #### 实战练习题解析 ##### 题目：零钱兑换 (Coin Change) 描述：给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 `-1`。解决方案： ```python def coinChange(coins, amount): dp = [float('inf')] * (amount + 1) dp[0] = 0 for i in range(1, amount + 1): for coin in coins: if i >= coin and dp[i - coin] != float('inf'): dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1) return dp[-1] if dp[-1] != float('inf') else -1 ``` 此段代码实现了基于自底向上的迭代方式解决问题，其中 `dp[i]` 表示达到金额 `i` 所需最小数量的硬币数目[^4]。 ##### 题目：完全平方数 (Perfect Squares) 描述：给出正整数 n ，找出若干个不同的完全平方数（比如 1, 4, 9 ...）使得它们的和等于n 。问至少需要几个这样的完全平方数？解答思路同上一题类似，只是这里的“硬币”变成了各个可能的完全平方数值。 ```python import math def numSquares(n): square_nums = set([i*i for i in range(int(math.sqrt(n))+1)]) dp = [float('inf')] *(n+1) dp[0] = 0 for i in range(1,n+1): for sq in square_nums: if i>=sq: dp[i]=min(dp[i],dp[i-sq]+1); return dp[n]; ``` 这段代码同样运用了动态规划的思想去寻找最优解路径，并利用集合存储所有小于等于输入值的最大平方根内的平方数作为候选集[^5]。