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最新推荐文章于 2025-05-19 22:00:42 发布
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分类专栏： 运维
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版权

docker linux

解决：

1、配置镜像

vi /etc/docker/daemon.json
{
"registry-mirrors": ["http://hub-mirror.c.163.com"]
}

注:"配置镜像无法解决就检查下自己网络是不是通畅可以访问外网"

力扣题221最大正方形
xxyneymar的博客
12-07 588
在一个由 '0' 和 '1' 组成的二维矩阵内，找到只包含 '1' 的最大正方形，并返回其面积。 示例 1： 输入：matrix = [["1","0","1","0","0"],["1","0","1","1","1"],["1","1","1","1","1"],["1","0","0","1","0"]] 输出：4 示例 2： 输入：matrix = [["0","1"],["1","0"]] 输出：1 示例 3： 输入：matrix = [["0"]] 输出：0 1.动
算法48：动态规划专练(力扣221：最大正方形面积)
街头小瘪三的专栏
03-07 1026
单调栈、动态规划
leetcode(力扣) 221. 最大正方形（动态规划）
深度不学习！！的博客
10-11 569
输入：matrix = [[“1”,“0”,“1”,“0”,“0”],[“1”,“0”,“1”,“1”,“1”],[“1”,“1”,“1”,“1”,“1”],[“1”,“0”,“0”,“1”,“0”]]也就是说，这三部分联合到一起，再加上当前遍历的右下角这一个小格子，才算是一个新的正方形，这也是为什么要取三者中的min值了，这也意味着，只有三个条件相等，边长才能变大。含义为若当前位置为111，则此处可以构成的最大正方形的边长，是其正上方，左侧，和左上界三者共同约束的，且为三者中的最小值加1。
力扣221题详解：最大正方形的多种解法与模拟面试问答
10年数据\经营分析经验，现任大厂数据分析负责人
08-21 1321
本文详细解读了力扣第221题“最大正方形”，通过使用动态规划和空间优化的动态规划方法高效地解决了这一问题，并提供了详细的解释和模拟面试问答。希望读者通过本文的学习，能够在力扣刷题的过程中更加得心应手。
最大正方形
ZhEnG_jIe_YuAn的博客
08-24 534
问题描述 : 在一个由 0 和 1 组成的二维矩阵内，找到只包含 1 的最大正方形，并返回其面积。 示例: 输入: 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 输出: 4 输入说明 : 首先输入矩阵的行数m、列数n 然后输入m行，每行n个字符0或1，中间无空格分隔。 输出说明 : 输出一个整数 输入范例 : 4 5 10100 10111 11111 10010 输出范例 : 4 //dp没用到 遇到一个1 就往前找 遇到0就停止 #include<iostr
221. 最大正方形 - 力扣（LeetCode）
qq_26139541的博客
02-09 204
在一个由 ‘0’ 和 ‘1’ 组成的二维矩阵内，找到只包含 ‘1’ 的最大正方形，并返回其面积。 示例 1： 输入：matrix = [[“1”,“0”,“1”,“0”,“0”],[“1”,“0”,“1”,“1”,“1”],[“1”,“1”,“1”,“1”,“1”],[“1”,“0”,“0”,“1”,“0”]] 输出：4 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/maximal-square 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转
力扣221题，最大正方形
sxycylq的博客
08-10 172
力扣221题，最大正方形，动态规划，暴力解法
最大正方形力扣python
04-01
题目应该是在一个由'0'和'1'组成的二维矩阵中，找到只包含'1'的最大正方形的面积，并返回其面积。对吗？然后用户特别提到了动态规划的方法，所以我要集中在这个解法上。 接下来，我应该先回想动态规划解决这个问题...
正方形问题及python实现。leetcode1277(统计全为1的正方形子矩阵)、leetcode221(最大正方形)（python题解）华为面试题
AI414010的博客
10-09 682
问题：动态规划问题，但是这个DP问题的递推公式需要数学推导一下。官方题解对于这个问题的证明还是比较清楚的。 链接：https://leetcode-cn.com/problems/count-square-submatrices-with-all-ones/solution/tong-ji-quan-wei-1-de-zheng-fang-xing-zi-ju-zhen-2/ 一、统计全为1的正方形子矩阵(leetcode1277) 问题： 题目来源：力扣（LeetCode） 链接：https://le
算法题： 221. 最大正方形
m0_47711130的博客
08-06 384
动态规划
刷力扣中等题
布屿
03-04 655
题源：LeetCode 45.跳跃游戏II 贪心，通过局部最优解得到全局最优解。每次在上次能跳到的范围（end）内选择一个能跳的最远的位置（也就是能跳到max_far位置的点）（覆盖了跳得近的点）作为下次的起跳点 。 class Solution { public: int jump(vector<int>& nums) { int step = 0;//跳跃次数 int max_far = 0;//
C++解决《最大正方形》问题（动态规划）
lzq8090的博客
03-25 1657
No.221《最大正方形》；题型：动态规划题目题解思路（动态规划）题解代码 题目 在一个由 ‘0’ 和 ‘1’ 组成的二维矩阵内，找到只包含 ‘1’ 的最大正方形，并返回其面积。 示例 1： 输入：matrix = [[“1”,“0”,“1”,“0”,“0”],[“1”,“0”,“1”,“1”,“1”],[“1”,“1”,“1”,“1”,“1”],[“1”,“0”,“0”,“1”,“0”]] 输出：4 示例 2： 输入：matrix = [[“0”,“1”],[“1”,“0”]] 输出：1 示例 3： 输入
每日算法刷题Day8 5.16:leetcode定长滑动窗口4道题，用时1h
2301_80044595的博客
05-16 387
sum1为老板在minutes内从1变成0的总人数，所以为定长滑动窗口，统计量的判断条件就是生气1，统计量就是sum1。1.用defaultdict(int),可以自动为不存在的键生成默认值，避免手动判断和初始化,类似于c++的map,而dict{}不行。3.本题与前几题区别在于统计量要记录子数组互补相同元素的个数，及每个元素出现的次数(为了删除元素)，所以需要一个哈希表map来维护。1.当书店老板生气时，那一分钟的顾客就会不满意，若老板不生气则顾客是满意的。，应为维护定长k，一定是k个黑色块。
Leetcode76覆盖最小子串
lfm147258369的博客
05-16 426
这里是把每一个字符扔到欠债表里面进行结算，如果是target里面的，说明他刚开始是负的，所以我们用是否小于0来判断是否可以对欠债总数debt来进行削减，到0的时候就说明我们要开始尝试收缩窗口了。可是题目要我们求最短啊，我们尝试收缩左边界，收缩的时候要注意，如果收缩会导致欠债那么就不能收缩，只能记住答案，拿去与之前比大小看是否能更新。要判断左边是否可以削减，就要看它的削减会不会导致债务的增加，也就是会不会导致现在的窗口不能完全包含target，所以进行此判断。此时我们发现，不仅不欠债还有了结余可以尝试收缩。
力扣.1471数组的k个最强值,力扣.1471数组的k个最强值力扣1576.替换所有的问号力扣1419.数青蛙​编辑力扣300.最长递增子序列
weixin_72953218的博客
05-15 398
力扣.1471数组的k个最强值 力扣1576.替换所有的问号 力扣1419.数青蛙​编辑 力扣300.最长递增子序列
力扣310.最小高度树(拓扑排序，无向图)，力扣.加油站力扣.矩阵置零​​​力扣.二叉树中的最大路径和
weixin_72953218的博客
05-15 497
力扣310.最小高度树(拓扑排序，无向图)，力扣.加油站力扣.矩阵置零​​​力扣.二叉树中的最大路径和
Leetcode （力扣）做题记录 hot100（62，64，287，108）
2503_91854778的博客
05-14 326
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力扣1991：找到数组的中间位置（前缀和）
2501_91614020的博客
05-18 350
这篇文章介绍了一个C++编程问题，要求找到一个数组的“中间位置”，使得该位置左侧元素的和等于右侧元素的和。作者提供了一个解决方案，通过双重循环计算每个位置的左右和，并比较它们是否相等。如果找到满足条件的位置，则返回该位置的下标；否则返回-1。虽然代码逻辑正确，但存在效率问题，因为双重循环的时间复杂度为O(n^2)。建议使用前缀和优化，将时间复杂度降低到O(n)。此外，代码风格和命名规范可以进一步改进，以提高可读性和维护性。
力扣网-复写零
最新发布
2301_79446157的博客
05-19 279
本文介绍了力扣（LeetCode）上第1089题“复写零”的解题方法。题目要求在原数组中复写所有的零，同时保持数组长度不变。解题思路采用双指针算法，首先通过嵌套双指针找到起始位置，处理特殊情况如数组倒数第二个元素为零时可能导致的越界问题。然后，从后往前遍历数组，根据当前元素是否为零进行相应的复写操作。通过巧妙地使用指针移动和赋值操作，确保在不覆盖原有数据的情况下完成复写任务。该方法有效避免了从前往后遍历时可能出现的覆盖问题，确保了算法的正确性和效率。
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