17.17.17.17.17.17.17.17.

最新推荐文章于 2025-08-03 08:15:00 发布
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#Struts #freemarker #JSP #velocity #Apache

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面试题 17.17. 多次搜索
chenghaoy的博客
09-22 235
题目 给定一个较长字符串big和一个包含较短字符串的数组smalls，设计一个方法，根据smalls中的每一个较短字符串，对big进行搜索。输出smalls中的字符串在big里出现的所有位置positions，其中positions[i]为smalls[i]出现的所有位置。 示例： 输入： big = "mississippi" smalls = ["is","ppi","hi","sis","i","ssippi"] 输出： [[1,4],[8],[],[3],[1,4,7,10],[5]] 分析： 第
Cisco Catalyst 9800 Wireless Controller, IOS XE Release 17.17.1 ED - 思科无线控制器系统软件
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05-10 771
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17.17. 多次搜索
weixin_49991368的博客
03-04 596
题目： 给定一个较长字符串big和一个包含较短字符串的数组smalls，设计一个方法，根据smalls中的每一个较短字符串，对big进行搜索。输出smalls中的字符串在big里出现的所有位置positions，其中positions[i]为smalls[i]出现的所有位置。 示例： 输入： big = "mississippi" smalls = ["is","ppi","hi","sis","i","ssippi"] 输出： [[1,4],[8],[],[3],[1,4,7,10],[5]] 提示
leetcode:面试题 17.17. 多次搜索
江江的博客
06-18 478
面试题 17.17. 多次搜索 完整的把字典树实现了一遍，不知道字典树的可以先去做实现Ties（前缀树）这道题 解题思路是，把smalls数组建成字典树，然后再从big[0],big[1]...开始query，一旦搜索到了smalls中的字符串，就把big[i]中的iiipush到相应的ans数组中。smalls中的string映射到vector 的下标有很多种方法，这里直接用map存下来，后面再传给vector。 class Trie{ private: Trie* t[26]; bool
Cisco Catalyst 9000 Series Switches, IOS XE Release 17.17.1 ED
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08-03 948
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LeetCode：17.17.多次搜索
qq_44630682的博客
06-17 341
给定一个较长字符串big和一个包含较短字符串的数组smalls，设计一个方法，根据smalls中的每一个较短字符串，对big进行搜索。输出smalls中的字符串在big里出现的所有位置positions，其中positions[i]为smalls[i]出现的所有位置。 示例： 输入： big = “mississippi” smalls = [“is”,“ppi”,“hi”,“sis”,“i”,“ssippi”] 输出： [[1,4],[8],[],[3],[1,4,7,10],[5]] 提示： 0 &lt
leetcode面试题 17.17. 多次搜索
Chevy_cxw的博客
07-12 159
https://leetcode-cn.com/problems/multi-search-lcci/ 字符串处理问题 classSolution{ public: vector<vector<int>>multiSearch(stringbig,vector<string>&smalls){ vector<vector<int>>ret;//要返回的向量 for(auto...
17.17.17.17.17.17.
Java Web技术
01-20 115
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力扣-面试题 17.17. 多次搜索
qq_34358193的博客
12-19 236
力扣
LeetCode 面试题 17.17. 多次搜索 （两种做法建立前缀树）
SongyangJi
06-22 335
多次搜索 思路1： 将每个小字符串插入Trie 然后对大字符串的每个位置向后切割出字符串去匹配，用它去作前缀。 在搜索过程中，如果节点不存在，直接结束函数；对于每个节点，如果它是某个小字符串的结尾，插入答案。 时间复杂度：其中len1是平均小字符串的长度，len2是大字符串的长度。 O(n∗len1+len2∗len2)O(n*len1+len2*len2)O(n∗len1+len2∗len2) class Solution { struct Node{ int id = -1;
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BP神经网络+PID控制Simulink仿真
11-26
提供了基于BP（Back Propagation）神经网络结合PID（比例-积分-微分）控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发，经过测试，确保能够正常运行，适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络：模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能，使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化：利用神经网络的自学习能力，对传统的PID控制算法进行了智能调整，提高控制精度和稳定性。 S函数应用：展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码，实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明：虽然开发于Matlab 2016b，但理论上兼容后续版本，可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求：确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载： 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真： 调整模型参数前，请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型，观察控制效果。 参数调整： 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数，探索不同的控制性能。 学习和修改： 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献，加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码，建议有一定的MATLAB编程基础。
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Spring Boot是一个用于创建独立的、基于Spring的应用程序的框架，而Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎。将Spring Boot与Elasticsearch集成可以方便地在应用程序中使用Elasticsearch进行全文搜索和数据...
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