牛客网:NC126 兑换零钱(一)

5个4000比特大状态置换算法的设计与分析 下面是 5 个概念性、实验性的 4000 位可逆置换设计。它们都保证是双射,但未经过密码分析,不可直接用于生产系统。风格分别覆盖:三维 SPN、Feistel、可逆元胞自动机、ARX、宽轨迹/Keccak 式结构。 这 5 个设计分别代表了 SPN、Feistel、元胞自动机、ARX、宽轨迹 Keccak 五种不同风格,覆盖了主流大状态置换的构造思路。再次强调:它们只是实验性概念,若要用于实际协议,必须经过严格安全性分析。 阅读详情
import java.util.*;


public class Solution {
    /**
     * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
     *
     * 最少货币数
     * @param arr int整型一维数组 the array
     * @param aim int整型 the target
     * @return int整型
     */
    public int minMoney (int[] arr, int aim) {
        // write code here
        if (aim < 1){
            return 0;
        }
        // 需要遍历每一块钱需要的最小值
        // dp[i] = Math.min(dp[i], dp [i - arr[j]] + 1 )
        // 初始化,假如每次都是一块钱,需要aim + 1,次,所以最大为aim + 1;
        int[] dp = new int[aim + 1];
        Arrays.fill(dp, aim + 1);
        dp[0] = 0;
        for (int i = 1; i <= aim; i++){
            for (int j = 0; j < arr.length; j++){
                // 只有大于货币的价值的才有意义
                if (i >= arr[j]){
                    // 判断最小值, 判断的是减去最小货币的数加一
                    dp[i] = Math.min(dp[i], dp[i - arr[j]] + 1);
                }
            }
        }
        return dp[aim]  > aim ? -1 : dp[aim];
    }
}

BERTopic模型入门教程(附代码+参数调节) BERTopic 是一种用于从文本数据中提取主题模型的新型方法。通过结合 BERT嵌入和传统的主题模型来生成语义丰富的主题。传统的主题模型(如LDA)主要依赖于词频矩阵,而 BERTopic 通过预训练语言模型生成高维语义嵌入来捕捉词语间的复杂关系,因此可以更好地处理上下文信息。BERTopic模型可以看作是创建其主题表示的一系列步骤。核心原理如下:就本质而言,BERTopic就是一个拼装框架,可以把每部分都替换成其他模型,只要完成任务即可。 阅读详情

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NC126 兑换零钱

描述 给定数组arr,arr中所有的值都为正整数且不重复。每个值代表一种面值的货币,每种面值的货币可以使用任意张,再给定一个aim,代表要找的钱数,求组成aim的最少货币数。如果无解,请返回-1. 数据范围:数组大小满足0≤n≤10000 , 数组中每个数字都满足0<val≤10000,0≤aim≤5000 要求:时间复杂度 O(n×aim)O(n \times aim)O(n×aim),空间复杂度 O(aim)O(aim)O(aim)。 示例1 输入:[5,2,3],20 返回值:4 示例2 输入:

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