20190428-Leetcode-120.三角形最小路径和

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

Leetcode-120.三角形最小路径和

给定一个三角形,找出自顶向下的最小路径和。每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。
例如,给定三角形:
[
[2],
[3,4],
[6,5,7],
[4,1,8,3]
]

自顶向下的最小路径和为 11(即,2 + 3 + 5 + 1 = 11)。
说明:
如果你可以只使用 O(n) 的额外空间(n 为三角形的总行数)来解决这个问题,那么你的算法会很加分。
思路:
在这里插入图片描述
初始一个和triangle维度一样的数组res,用来记录从底往上遍历的时候,到达该位置的最小路径和,该位置的元素的最小路径,只与下一层对应位置以及对应位置右边的元素有关系。依次形成一个从底往上到达某一层某一位置的元素的最小值。
从上往下也可以,但需要考虑的因素比从下往上要多。
代码:

class Solution {
public:
    int minimumTotal(vector<vector<int>>& triangle) {
        vector<vector<int> > res;
        for(int i = 0; i < triangle.size(); i++){
            res.push_back(vector<int>(triangle[i].size(), 0));
        }
        for(int i = 0; i < res.size(); i++){
            res[res.size() - 1][i] = triangle[res.size() - 1][i];
        }
        
        for(int i = res.size() - 2; i >=0; i--){
            for(int j = 0; j < res[i].size(); j++){
                res[i][j] = min(res[i + 1][j], res[i + 1][j + 1]) + triangle[i][j];
            }
        }
        return res[0][0];
    }
};
混合精度训练与推理:平衡性能与效率 在深度学习领域,模型的训练和推理通常需要大量的计算资源和时间。随着模型规模的不断增大,如大型语言模型、复杂的视觉模型等,对计算资源的需求也呈指数级增长。混合精度训练与推理技术应运而生,它通过在训练和推理过程中同时使用不同精度的数据类型,在保证模型性能的前提下,显著提高计算效率,减少内存占用。本文的目的是全面介绍混合精度训练与推理技术,包括其原理、实现方法、应用场景以及相关工具和资源,帮助读者深入理解并掌握该技术,从而在实际项目中更好地平衡性能与效率。 阅读详情

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WangXu__
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