74 - Search a 2D Matrix

业务建模核心方法论与DDD实战指南 业务建模是系统设计的核心环节,通过抽象业务逻辑和流程关系构建数字化蓝图。其核心原理在于解构价值链、定义协作模型和封装业务规则,采用领域驱动设计(DDD)等方法建立业务与技术的统一语言。在电商、金融等高复杂度场景中,精准的业务建模可提升60%以上的流程效率,避免因早期建模缺陷导致的架构返工。典型技术实现涉及状态机模式、规则引擎等组件,其中Drools规则引擎能有效管理50+业务规则,而事件溯源模式则为金融等强审计需求场景提供解决方案。现代工程实践更结合数字孪生技术,实现业务系统的实时仿真与优化。 阅读详情

Write an efficient algorithm that searches for a value in an m x n matrix. This matrix has the following properties:

  • Integers in each row are sorted from left to right.
  • The first integer of each row is greater than the last integer of the previous row.

For example,

Consider the following matrix:

[
  [1,   3,  5,  7],
  [10, 11, 16, 20],
  [23, 30, 34, 50]
]

Given target = 3, return true.

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思路分析:

设置一个变量i表示行,变量j表示列,j初始指向向量尾。当matrix[i][j] < value,则 i++,否则 j--

代码如下:

class Solution {
public:
    bool searchMatrix(vector<vector<int> > &matrix, int target) {
        // Start typing your C/C++ solution below
        // DO NOT write int main() function
        int i = 0, j = matrix[0].size() - 1;
        
        while (i < matrix.size() && j >= 0)
        {
            if (target == matrix[i][j])
                return true;
            else if (target < matrix[i][j])
                j--;
            else
                i++;
        }
        
        return false;
    }
};


PyTorch深度学习实战(29)——变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE) 变分自编码器 (Variational Autoencoder, VAE) 是一种结合了自编码器和概率建模的生成模型,通过编码器将输入数据映射到潜在空间中的概率分布,并通过解码器将从潜在空间采样得到的潜在变量映射回原始数据空间,实现了数据的生成和特征学习。 阅读详情

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hellochenlu
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