445. Add Two Numbers II

AI智能体安全沙箱agentguard:为LLM代码执行筑起防火墙 在AI应用开发领域,大语言模型(LLM)驱动的智能体(Agent)能够自动生成并执行代码,极大地提升了自动化能力。然而,赋予AI直接执行系统命令的权限也带来了显著的安全风险,如恶意代码注入、敏感数据泄露和系统资源滥用。为了解决这一核心矛盾,安全沙箱技术应运而生,它通过在不可信代码与宿主系统之间建立隔离层,实现"默认拒绝、最小权限"的安全原则。agentguard项目正是这一理念的工程实践,它结合白名单机制与容器化隔离,为AI智能体提供了可配置、可审计的安全执行环境。该方案不仅适用于内部自动化工具开发,也为构 阅读详情

遍历二个链表,存储在vector数组内;

然后进行加法运算,注意进位,并建立新链表,采取head插入的方式

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode* addTwoNumbers(ListNode* l1, ListNode* l2) {
        vector<int> left,right;
        while(l1!=NULL)
        {
            left.push_back(l1->val);
            l1=l1->next;
        }
        while(l2!=NULL)
        {
            right.push_back(l2->val);
            l2=l2->next;
        }
        
        ListNode *head=(ListNode*)malloc(sizeof(ListNode));
        head->next=NULL;        
        
        int len1=left.size()-1,len2=right.size()-1;
        int flag =0;//进位标志
        while(len1>=0&&len2>=0)
        {
            ListNode *temp=(ListNode*)malloc(sizeof(ListNode));
            temp->val=(left[len1]+right[len2]+flag)%10;
            temp->next=head->next;
            head->next=temp;
            flag=(left[len1]+right[len2]+flag)/10;
            len1--;len2--;
        }
        
        while(len1>=0)
        {
            ListNode *temp=(ListNode*)malloc(sizeof(ListNode));
            temp->val=(left[len1]+flag)%10;
            temp->next=head->next;
            head->next=temp;
            flag=(left[len1]+flag)/10;
            len1--;
        }
        while(len2>=0)
        {
            ListNode *temp=(ListNode*)malloc(sizeof(ListNode));
            temp->val=(right[len2]+flag)%10;
            temp->next=head->next;
            head->next=temp;
            flag=(right[len2]+flag)/10;
            len2--;
        }
        if(flag) //最高位是否有进位
        {
            ListNode *temp=(ListNode*)malloc(sizeof(ListNode));
            temp->val=flag;
            temp->next=head->next;
            head->next=temp;
        }
        return head->next;
    }
};

 

ArXiv 2026 即插即用 | Transformer篇 | WeightFormer:告别二次复杂度!无注意力的线性时间 Transformer,泛化能力拉满 WeightFormer是一种创新的动态Transformer架构,其核心创新在于通过双动态算子(空间自适应动态卷积和双边激活动态线性)实现输入自适应的特征提取。该模块采用静态-动态权重融合机制和低秩预测技术,在仅增加5%参数量的情况下显著提升模型泛化能力。相比传统Transformer,WeightFormer在ImageNet-1K上提升2.3%精度,小样本任务提升12%,同时保持线性计算复杂度。模块可直接替换标准Transformer块,特别适合轻量级视觉任务,实现了精度与效率的平衡。 阅读详情

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wcxdell的专栏 997
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