leetcode-第53题-最大子序和

如何在飞腾平台上安装Ubuntu操作系统 注意: 若主板上配置的是NVME硬盘,在进行内核配置时,需要将内核的NEME驱动勾选上,否则移植内核时,无法找到文件系统,进不去操作系统。可以通过rufus软件将镜像做到U盘中,本次使用版本为Rufus 3.9.124 ,其他版本也可以。不要下载live版本的,没有准备网络环境,是一个头疼的事情,笔者暂时没有实现网络安装。将U盘接到主板usb口上,接上串口,显示器,,必需串口有打印才可以安装。可以通过dd命令,将iso安装到U盘。安装的是最小系统,缺少很多命令,需要联网更新,或则更换飞腾专用内核。 阅读详情

博主并没有什么算法基础,所以写的不好,勿喷,抛砖引玉,欢迎交流,感谢。

//给定一个整数数组 nums ,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。 
// 示例:输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]输出: 6
// 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大,为 6。
// 进阶: 如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法,尝试使用更为精妙的分治法求解。
// Related Topics 数组 分治算法 动态规划 
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package com.zqh.leetcode.editor.cn;
//Java:最大子序和
public class P53MaximumSubarray {
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new P53MaximumSubarray().new Solution();
        System.out.println(solution.maxSubArray(new int[]{-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4}));
        // TO TEST
    }
    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
    class Solution {
        public int maxSubArray(int[] nums) {
            //这是别人写的。。。没看明白,但速度1ms。。。。
            int Maxsum = nums[0], sum = 0;
            for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
                sum += nums[i];
                Maxsum = Math.max(Maxsum, sum);
                sum = Math.max(0, sum);
            }
            return Maxsum;
            //            return method(nums);
        }
        // 这是自己写的暴利破解,但速度400ms。。。。
        int method(int[] nums) {
            if (nums.length == 1) {
                return nums[0];
            }
            int max = nums[0];
            for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
                max = Math.max(max, nums[i]);
                int[] array = new int[nums.length];
                array[i] = nums[i];
                for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
                    array[j] = array[j - 1] + nums[j];
                    max = Math.max(max, array[j]);
                }
            }
            return max;
        }
    }
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)
}

 

YOLOv11涨点改进 | Conv篇/小目标改进 | YOLOv11引入SPDConv卷积特征无损下采样模块,增加YOLOv11小目标P2检测层(助力小目标任务高效涨点) 本文提出了一种创新的SPDConv模块来优化YOLOv11模型,通过空间到深度(SPD)层和非步幅卷积层实现特征无损下采样。该方法有效解决了传统CNN中因跨步卷积和池化层导致的细粒度信息丢失问题,特别提升了小目标检测性能。实验表明,SPDConv在目标检测和图像分类任务中显著优于现有SOTA模型。文章详细介绍了模块原理、核心代码实现,并提供了YOLOv11集成SPDConv的具体方法,包括配置文件修改和P2层增强等优化技巧。该技术为计算机视觉任务提供了一种高效的特征保留方案。 阅读详情

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zj 353
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