Minimum Window Substring

Facebook Onsite 面试题解析
本文分享了一道Facebook Onsite面试中出现过的题目,并详细解释了解题思路。通过使用滑动窗口的方法,结合HashMap来跟踪目标字符串中字符的出现情况,有效地解决了寻找最小子串覆盖的问题。

听一个朋友说她facebook onsite考了这题原题,果断有动力刷起。

看了leetcode上的思路,讲的非常清晰,特别是他画的图,很直观。 http://leetcode.com/2010/11/finding-minimum-window-in-s-which.html

思路是维护一个窗口,窗口一直满足包含所有T中的字符。作者里面是维护两个array, 一个needToFind, 一个hasFound. 我感觉用hash map 更顺些,不过其实差不多,个人习惯。needToFound stores the total count of a character in T and hasFound stores the total count of a character met so far. 然后用一个count记录符合的字符数,当字符数等于T长度的时候,就是一个valid window. 当符合条件了,我们继续移动右边直到有一个字符出现多次了,开始尝试移动左边,左边不在T里的字符可以直接跳过。



【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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