131day(core java5.3)

本文解析了LeetCode上的一道经典问题“两数之和”,提供了两种解法:一种是基本的双重循环实现,时间复杂度为O(n^2);另一种利用HashMap进行优化,降低了查找时间。此外还介绍了ArrayList的一些实用操作。

《2018年2月19日》【连续131天】

标题:core java5.3;

内容:
A.补充:
a.重定义equals时,就必须重定义HashCode方法;

B.登了一下LeetCode,顺便看了第一道题,题目都是英文,看了给的格式才知道是要写个函数:
Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target.

You may assume that each input would have exactly one solution, and you may not use the same element twice.

 

class Solution {
   public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        int[] result =new int[2];
        Top:
        for(int i=0;i<nums.length;++i)
        	for(int j=i+1;j<nums.length;++j)
        	{
        		if(nums[i]+nums[j]==target)
        			{
        				result[0]=i;
        				result[1]=j;
        				break Top;
        			}
        	}
        return result;
    }
}

这是直接解的,复杂度为O(n^2),阅读了别人的解法后,发现可以使用HashMap简化:

class Solution {
   public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
     	int[] result =new int[2];
        HashMap<Integer,Integer> map =new HashMap<>();
        for(int i=0;i<nums.length;i++)
        	map.put(nums[i],i);
        for(int i=0;i<nums.length;i++)
        {
        	int b =target-nums[i];
        	if(map.containsKey(b))
        		if(map.get(b) != i)
        			{
        				result[0] =map.get(b);
        				result[1] =i;
        				break;
        			}
        }
        return result;  
   }
}	int[] result =new int[2];
        HashMap<Integer,Integer> map =new HashMap<>();
        for(int i=0;i<nums.length;i++)
        	map.put(nums[i],i);
        for(int i=0;i<nums.length;i++)
        {
        	int b =target-nums[i];
        	if(map.containsKey(b))
        		if(map.get(b) != i)
        			{
        				result[0] =map.get(b);
        				result[1] =i;
        				break;
        			}
        }
        return result;  
   }
}

C.

 

1.ArrayList:

可以通过ensureCapacity分配预定的空间,这样在一定范围内,add就不会一直创建新的内存空间;

当ArrayList内部确定时,使用trimToSize将会使多余的内存空间被回收;

使用get,add,ToArray等方法;



 

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和提取特定地物目标(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。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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