java数据结构与算法刷题-----LeetCode241. 为运算表达式设计优先级

【信息科学与工程学】【数据科学】数据科学领域 第六篇 算法设计 07 堆、栈、表、矩阵、集合、队列、数组、字符串、树、图、动态规划、结构体、元组的算法01 当前段必须包含所有字符的最后出现位置。1. 字符串分割成最多片段2. 基因序列功能域划分3. 文本段落划分4. 音频声道分离5. 图像色彩分区6. 社交网络社群划分7. 蛋白质结构域8. 音乐乐章分段9. 代码模块划分10. 章节划分特征:一次扫描,贪心确定边界。 阅读详情
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分治+后序遍历+记忆化搜索

解题思路:时间复杂度O( 2 n 2^n 2n),每个运算符两边都需要使用后序遍历进行分治,空间复杂度O( 2 n 2^n 2n)
  1. 遍历字符串遇到运算符x后,就以x为中心分成左右两部分,这两部分都不包含当前x这个运算符
  2. 对两部分不断进行分治,遇到运算符就分为两部分。直到当前进行分治的字符串是纯数字,没有运算符,就返回这个数字
  3. 当我们接收到分治处理完成的数字列表时,对左右两部分的数字,用运算符x进行枚举组合。这样就完成了枚举所有运算符不同优先级的不同结果
  4. 但是分治过程中,会发现有很多重复操作,所以我们可以用map保存每次分治结果,如果下次是相同的分治过程,就直接返回map中保存的结果
案例:分治+后序遍历

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  1. 找到第一个运算符2*3-4 * 5,将其分为两部分,2和3-4 * 5,分别对两部分进行后序遍历。其中左边部分是2,不继续遍历
  2. 3-4 * 5分成两部分为3和4 * 5,左边部分是3,不继续遍历
  3. 4 * 5分成两部分为4和5,都不进行遍历,然后参与运算获取(4 * 5)
  4. 回到3-4 * 5,参与运算获得3 - (4 * 5)继续分治,这次找第二个运算符3-4 * 5,分成两部分3-4和5.右边部分为5不继续遍历
  5. 3-4分成两部分,都是数字,然后参与运算获得(3-4)
  6. 回到3-4 * 5,此时左边为第5步获得的(3-4),参与运算获得(3-4) * 5
  7. 回到2*3-4 * 5,此时左边为2,右边为(3-4) * 5和3 - (4 * 5)。参与运算获得第一个答案:2 * ((3-4) * 5)和第二个答案:2 * (3 - (4 * 5))

然后找第二个运算符2 * 3-4 * 5继续左右两边2 * 3和4 * 5进行后序遍历分治

  1. 分治后获得(2*3)和(4*5),回到2 * 3-4 * 5运算后得到第3个答案:(2 * 3) - (4 * 5)
  2. 回到2 * 3-4 * 5,找第3个运算符2 * 3-4 * 5,分两部分为2 * 3-4和5
  3. 2 * 3-4
  1. 第一个运算符2 * 3-4,获得(2 * (3-4))
  2. 第二个运算符2 * 3-4,获得((2 * 3)-4))
  1. 2 * 3-4 * 5,左边有两个结果(2 * (3-4))和((2 * 3)-4))

获得第4个答案:(2 * (3-4))*5和第5个答案:((2 * 3)-4))*5

代码

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class Solution {
    Map<String, List<Integer>> map=new HashMap<>();//记忆化搜索,已经处理过的,不重复处理
    //入口方法
    public List<Integer> diffWaysToCompute(String expression) {
        return dfs(expression);
    }
    //判断当前子串是否是纯数字
    public int parseInt(String str){
        for(int i=0;i<str.length();i++){
            if(!Character.isDigit(str.charAt(i)))return -1;//如果有一个字符不是数字就返回-1
        }
        return Integer.parseInt(str);//否则将其转换为int
    }
    //分治利用后序遍历求解。遇到一个运算符x,就去计算运算符左边和右边的所有可能结果
    //最后将这些结果用运算符x组合
    public List<Integer> dfs(String str){
        int num=parseInt(str);//判断当前字符串是否是纯数字
        if(num>=0) return new ArrayList<Integer>(){{add(num);}};//如果是,将其添加到list中返回
        //如果不是,判断当前字符串是否预处理过,如果处理过,直接返回上次处理的结果
        if(map.containsKey(str))return map.get(str);
        //如果没有预处理过
        List<Integer> res = new ArrayList<>();
        for(int i=0;i<str.length();i++){//遍历字符串
            char ch=str.charAt(i);//获取字符
            if(ch=='+' || ch=='-' || ch=='*'){//如果当前i字符是符号
                //left是对当前i符号的左边的表达式进行分治
                List<Integer> left = dfs(str.substring(0,i));
                //right是对当前i符号右边的表达式进行分治
                List<Integer> right = dfs(str.substring(i+1));
                int val=0;
                for(int l:left){//拿到i左边的表达式所有结果
                    for(int r:right){//拿到i右边表达式所有可能的结果
                        switch(ch){//通过当前i运算符将所有结果进行枚举
                            case '+':
                                val=l+r;
                                break;
                            case '-':
                                val=l-r;
                                break;
                            case '*':
                                val=l*r;
                                break;
                            default:
                        }
                        res.add(val);//将当前结果添加到链表中
                    }
                }
            }
        }
        map.put(str, res);//已经处理过的结果进行保存,不要重复处理
        return res;
    }
    
}
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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吾为热爱计科,致力于知识分享的践行者,此博客是我在这条道路上留下的足迹。 271

InnoDB 内存结构总览:Change Buffer、AHI 与 Log Buffer

本文系统梳理InnoDB内存结构中的ChangeBuffer、Adaptive Hash Index(AHI)与LogBuffer。ChangeBuffer缓存二级索引页不在内存时的变更,减少随机IO,仅在页加载时合并;聚簇索引修改立即执行,因数据本身不可延后。AHI基于高频等值查询自动构建哈希索引,加速定位,仅支持等值操作。LogBuffer为redo log内存缓冲,配合磁盘日志实现崩溃恢复。三者均服务于性能优化,其中ChangeBuffer与AHI共享BufferPool空间,而LogBuffer独立

bksczm的博客 304

信创环境下PageOffice文档控件适配与实践

信创适配做到文档控件这一层,拼的已经不是"有没有国产版本",而是同一个功能在两类终端上是否真的等价。等价的标准很具体:同一次点击能得到同样的结果,同一份公文能得到同样的版式,同一个项目不需要维护两套代码。这背后是三件并不轻松的工作:服务端用一套接口同时支撑两类终端,客户端把两种系统与四种芯片的安装包分发清楚,文档内核层由产品侧跟着 WPS 的版本走。浏览器这一层的压力,则被收进了产品自己的窗口里——升级节奏由产品掌握,不再交给运气。

zi_wu_xian的专栏 333

第三篇 第 6 课

前置:第三篇第 1 课(stdx 引入),第二篇第 1 课(std.regex)。环境:仓颉 SDK 1.2.0。本文所有代码与输出均逐行实测。

weixin_41618057的博客 556

【从零理解 Spring AI · 12】MCP 的两种角色:做客户端还是做服务端

上一篇讲了 MCP 的概念:标准协议、三大角色、M+N 替代 M×N。

nice_lcj520的博客 581

Java 集合容器高频面试题全解:HashMap 树化阈值、1.7 死循环与 ConcurrentHashMap 演进(2026 招聘 JD 真题复盘)

HashMap 树化阈值 8 的泊松分布依据、退化阈值 6 的防抖设计、JDK 1.7 头插成环死循环的排查与修复、1.8 尾插后为何仍线程不安全、ConcurrentHashMap 放弃分段锁的原因与 ForwardingNode 协作扩容、computeIfAbsent 死锁陷阱、大集合找重复的场景题选型,附三层追问链自测。题目来源为 38 期公开招聘 JD 样本与字节、拼多多、建行、美团、快手公开面经。

蒙眼过河 423
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ydenergy_殷志鹏
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