LeetCode之Pascal's Triangle 的1和2

本文提供了一个LeetCode帕斯卡三角形问题的高效解决方案,详细介绍了如何使用O(k)额外空间来获取帕斯卡三角形的指定行。通过对计算顺序的巧妙调整,避免了单数组情况下值被覆盖的问题。

2017-01-27,年三十儿,LeetCode刷的首个题, 难是不难,就是犄角旮旯的坑要注意。

下面贴出的是run code通过检测的并submit的版本。

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> generate(int numRows) {
        vector<vector<int>> vals;
        vals.resize(numRows);
        
        for(int i=0;i<numRows;i++)
        {
            vals[i].resize(i+1);
            vals[i][0]=1;
            vals[i][vals[i].size()-1]=1;
            for(int j=1;j<vals[i].size()-1;j++)
            {
                vals[i][j]=vals[i-1][j-1]+vals[i-1][j];
            }
        }
        return vals;
    }
};

Pascal‘s Triangle的第二个版本是将Triangle的第几行返回,这个题里牵扯到一个计算顺序的问题,就是如果按照vals[i][j]=vals[i-1][j-1]+vals[i-1][j]的计算顺序来的话,并且,要注意,就是这个题是的全文是

Given an index k, return the kth row of the Pascal's triangle.

For example, given k = 3,
Return [1,3,3,1].

Note:
Could you optimize your algorithm to use only O(k) extra space?

重点是这个Note,只能用O(k)个的空间,也就是说只能用一行来显示,那就是说,只有一个数组,一旦正向计算,比如:vals[i][j]=vals[i-1][j-1]+vals[i-1][j],就会造成计算出的值覆盖待计算的值,所以,这里的计算要反向来,就是:vals[j]=vals[j-1]+vals[j]。举个栗子:

vals[4][2]=vals[3][1]+vals[3][2],得到的答案是4,因为数组只有一个,所以存储的时候4会覆盖2这个位置,进而影响vals[4][3]位置的计算。

但是实现反向计算的时候就是如下状况:vals[4][3]=vals[3][2]+vals[3][3],得到6以后,6会覆盖3这个位置,但不会影响计算vals[4][2]的计算。

class Solution {
public:
    vector<int> getRow(int rowIndex) {
        vector<int> vals;
        vals.resize(rowIndex+1,1);
        for(int i=0;i<rowIndex+1;++i)
        {
            for(int j=i-1;j>=1;--j)
            {
                vals[j]=vals[j-1]+vals[j];
            }
        }
        return vals;
    }
};



内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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