leetcode1013.将数组分成和相等的三个部分「2020-0311」

1.题目描述

给你一个整数数组 A,只有可以将其划分为三个和相等的非空部分时才返回 true,否则返回 false。

形式上,如果可以找出索引 i+1 < j 且满足 (A[0] + A[1] + ... + A[i] == A[i+1] + A[i+2] + ... + A[j-1] == A[j] + A[j-1] + ... + A[A.length - 1]) 就可以将数组三等分。

 

示例 1:

输出:[0,2,1,-6,6,-7,9,1,2,0,1]
输出:true
解释:0 + 2 + 1 = -6 + 6 - 7 + 9 + 1 = 2 + 0 + 1
示例 2:

输入:[0,2,1,-6,6,7,9,-1,2,0,1]
输出:false
示例 3:

输入:[3,3,6,5,-2,2,5,1,-9,4]
输出:true
解释:3 + 3 = 6 = 5 - 2 + 2 + 5 + 1 - 9 + 4
 

提示:

3 <= A.length <= 50000
-10^4 <= A[i] <= 10^4

2.解题思路

双指针,target等于总和的1/3,当左边和右边的和同时等于target的时候,中间剩下的一定等于target,因此只要判断i<j-1即可。

3.代码实现

class Solution(object):
    def canThreePartsEqualSum(self, A):
        """
        :type A: List[int]
        :rtype: bool
        """
        s=sum(A)
        if s%3 != 0:
            return False
        target = s//3
        print "target:",target
        i = -1
        j = len(A)
        l = 0
        r = 0
        while j>=0 and i<len(A):
            while i<len(A)-1:
                i+=1
                l = l+A[i]
                if l == target:
                    break
            while j>0:
                j-=1
                r = r+A[j]
                if r == target:
                    break
            if i < j-1:
                return True
            else:
                return False
        return False
            
            

 

### 代码生成大模型性能排名与比较 在当前的技术背景下,代码生成大模型的性能评估是一个复杂的过程,涉及多个维度的考量。以下是关于代码生成大模型性能排名的一些关键点: #### 性能评估的关键指标 代码生成大模型的性能通常通过以下几类指标进行衡量: - **语法准确性**:生成代码是否符合目标编程语言的语法规则[^3]。 - **功能正确性**:生成代码能否实现预期的功能逻辑[^1]。 - **效率优化能力**:模型是否能够识别并改善代码中的低效部分。 - **上下文理解力**:模型对于输入提示的理解程度以及生成代码的相关性和连贯性[^2]。 #### 主流模型对比 目前市场上存在多种优秀的代码生成大模型,其中一些表现尤为突出: - **AutoCoder**:由 UConn 提出的大规模预训练模型,在多项评测中展现出超越 GPT-4 的潜力。特别是在基础模型上的改进幅度显著,这表明其架构设计和微调策略具有独特优势。 - **Codex (OpenAI)**:基于 GPT 系列开发而成,擅长处理多样化的编程任务,包括但不限于补全缺失函数定义、重构现有片段等操作。尽管被后来者追赶甚至赶超,但仍保持较高的综合得分。 - **CodeLlama (Meta)**:作为 LLaMA 家族的一员,继承了强大的多模态理解和表达能力,同时针对源码场景做了专门适配调整,使其能够在跨平台移植改造等方面发挥特长。 需要注意的是,具体到某个应用场景下哪种方案最优可能还会受到额外因素的影响,比如支持的语言种类范围大小、运行环境兼容性要求高低等等。 ```python # 示例展示如何利用上述提到的一种工具完成简单作业 from transformers import pipeline def generate_code(prompt_text=""): generator = pipeline('text-generation', model='bigcode/santacoder') result = generator(prompt_text, max_length=50)[0]['generated_text'] return result if __name__ == "__main__": sample_input = "Write a Python function to calculate factorial of number n." output = generate_code(sample_input) print(output) ``` 以上脚本演示了借助开源项目 `transformers` 库加载指定名称预训练权重文件夹路径下的实例化对象来进行实时交互式对话交流服务端部署方式之一;当然实际生产环境中还需要考虑更多细节配置选项设置问题。
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