laoshijibuzhu

最新推荐文章于 2025-08-16 00:47:01 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-16 00:47:01 发布 · 803 阅读 · 0 ·
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#算法

本文介绍了一种在不同编译环境下定义64位整型变量的方法，并给出了相应的打印格式。通过预处理指令判断是否存在__int64类型，若不存在则使用long long作为64位整型。使用%I64d进行打印。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

#ifdef __int64
	typedef __int64 LL;
#else
	typedef long long LL;
#endif

用%I64d
一道题看懂递归、（深度搜索）dfs、记忆化搜索、动态规划（DP）的差别！
weixin_38391092的博客
03-17 9200
有一个层数为n（n<=1000)的数字三角形。现有一只蚂蚁从顶层开始向下走，每走下一级，可向左下方向或右下方向走。求走到底层后它所经过数字的总和的最大值。 【输入格式】 第一个整数为n,一下n行为各层的数字。 【输出格式】 一个整数，即最大值。 【输入样例 】 5 1 6 3 8 2 6 2 1 6 5 3 2 4 7 6 【输出样例】 23 【样例说明】 最大值=1+
android developer官网不能打开怎么办
u014301482的博客
03-22 1186
一个国内的镜像 http://wear.techbrood.com/
win8.1配置java环境
Stodgers
04-06 1066
windows 8.1 配置Java环境+jdk&myeclips资源
最近计划----总纲
Stodgers
04-11 744
1.单词...........穷啊(木有四级词汇只能那cet6凑活一下子了) 2.日记
打个标记！
Stodgers
05-06 675
原来你在这里！！！！！https://vijos.org/ codeforce还是老计划啊~~~
算法第四十三天：动态规划第四十三天part10（第九章）
m0_71209549的博客
08-13 385
可通过滚动数组优化到 O(min⁡(m,n))O(\min(m, n))O(min(m,n))。第一行、第一列全部为 0（额外加一行一列的 0，避免越界）。mmm 和 nnn 分别为两个数组的长度。结尾的最长公共子数组的长度。保存遍历过程中遇到的最大。2.最长连续递增序列。
算法应用上新！自适应更新策略差分进化算法求解球形多飞行器路径规划问题，附完整MATLAB代码
群智能算法开发
08-14 890
文章解决了球形多飞行器路径规划问题（SMAPPP），该问题旨在模拟未来探索地外行星或导弹轨迹的航天器路径规划研究。差分进化（DE）算法是一种经典的元启发式算法，应用于SMAPPP时不会产生令人满意的结果。受DE全局和局部搜索能力不平衡的约束，本文提出了一种自适应更新策略差分进化算法（SaUSDE），以增强其求解全局优化问题的性能。SaUSDE算法融合了四种截然不同的DE变体策略。在这些策略中，算法自适应且频繁地针对不同问题选择更合适的策略，从而有效地平衡全局和局部搜索能力。
插入排序专栏
2202_75362996的博客
08-14 864
本文详细解析了插入排序算法，包括其工作原理、Java实现和时间复杂度分析。插入排序通过将数组分为已排序和未排序区间，逐步将元素插入到正确位置，平均和最坏时间复杂度均为O(n²)，最好情况为O(n)。文章分析了不同情况下的性能表现，指出其适用于小规模或基本有序数据，并讨论了优化思路（如减少交换次数和使用二分查找）。作为稳定且空间复杂度O(1)的原地排序算法，插入排序在特定场景下效率较高，也可作为复杂算法的子过程。
自由学习记录（82）
red_redemption的博客
08-13 970
文章摘要： 本文详细介绍了Bitonic排序算法的实现，包括其递归分治结构、位元合并操作以及数组补齐处理。算法通过将输入数组补全为2的幂次长度，执行递归排序和合并操作，最后裁切结果。文章还探讨了GPU动画烘焙技术，将骨骼动画预计算为顶点序列缓冲区，实现实例化共享动画数据。同时介绍了力场影响器系统，通过ComputeBuffer传递位置/力参数来操控群体行为，并提供了性能优化建议，如内存对齐、缓冲区管理和渲染时序控制。在渲染管线部分，对比了VFX Graph与传统粒子系统的差异，阐述了URP中自定义渲染通道的
十一，算法-快速排序
hai_qin的博客
08-14 1089
本文介绍了快速排序算法及其应用。快速排序是一种基于分区和递归的高效排序算法，其核心思想是通过选取基准值将数组分成两个子数组，然后递归排序。文章详细说明了分区过程的操作步骤和代码实现，并分析了其O(NlogN)的平均时间复杂度。此外还介绍了快速选择算法，该算法通过部分使用快速排序思想，能以接近线性时间复杂度O(N)解决选择特定顺序元素的问题。快速排序和快速选择虽然实现较复杂，但在效率上优于其他基础排序算法。
LeetCode 3467.将数组按照奇偶性转化
最新发布
tus00000的博客
08-16 131
将偶数（4 和 2）替换为 0，将奇数（1, 5 和 1）替换为 1。现在，nums = [1, 1, 1, 0, 0]。现在，nums = [0, 1, 0, 1]。按非递减顺序排序 nums，得到 nums = [0, 0, 1, 1, 1]。按非递减顺序排序 nums，得到 nums = [0, 0, 1, 1]。输入：nums = [1,5,1,4,2]输入：nums = [4,3,2,1]输出：[0,0,1,1,1]输出：[0,0,1,1]将每个偶数替换为 0。将每个奇数替换为 1。
深入浅出讲解：DFS深度优先搜索+剪枝-解决最小互质分组问题
飞起来的喵
08-14 559
回溯就像你在迷宫中探索路径：遇到岔路口时，你选择一条路走下去如果发现是死路，你会返回到上一个岔路口（这就是回溯）然后尝试另一条路在DFS中，回溯就是撤销上一步操作，回到之前的状态，尝试其他可能性。探索所有可能性：每个数字都可能属于任何兼容的组或新组避免状态污染：DFS是一条路走到底，但我们需要"重置"状态尝试其他路径寻找最优解：只有尝试所有组合，才能保证找到最小分组数节省内存：通过状态重用，只需一个全局状态而非每个分支独立拷贝当前分组数超过最优解：发生在DFS探索非最优路径时剪枝原理。
cdq 分治优化 dp
m0_60506105的博客
08-13 311
upd：原来的 cdq 分治内容太多了，于是考虑将 dp 部分分离出来。cdq 分治，其具有一个log就能搞定一维的优美性质，适用于一些带有偏序条件的 dp 转移式。
【算法专题训练】13、回文字符串
Tim_10的博客
08-15 305
本文介绍了回文字符串的概念及三类相关算法题解。回文串是指正读反读都相同的字符串，判断时忽略大小写和非字母数字字符。第一类题目LCR 018通过双指针法验证回文串；第二类LCR 019在允许删除一个字符的条件下判断是否可形成回文；第三类LCR 020则统计所有回文子串数量，提供了暴力解法和中心扩展两种方法。核心解法都运用双指针技术，通过从两端向中间或从中间向两端遍历来验证回文特性，并利用isalnum()等函数处理字符验证。这三类问题展示了回文串判断的不同应用场景和解法优化思路。
未来AI：微算法科技（NASDAQ:MLGO）开发基于忆阻器网络储层计算MemristorPattern虚拟平台
MicroTech2025的博客
08-13 360
其灵活性和可调整性使其成为未来机器学习硬件中的创新力量，为实际问题提供了高效、智能的解决方案，通过结合电路模拟和数值仿真，平台为研究人员提供了深入理解和优化基于忆阻器网络的储层计算系统的工具。微算法科技（MLGO）的MPVP仿真平台技术方面注重了模拟整个基于忆阻器网络的储层计算系统的行为，带来了跨越的技术创新，也为机器学习硬件的发展提供了有力的支持。存储器部分通过动态存储器响应捕捉输入信号的模式和特征。仿真平台的成功开发为构建可靠、高性能的机器学习硬件奠定了坚实的基础，为未来的技术创新开辟了新的可能性。
C++ 优选算法 力扣 1004. 最大连续1的个数 II 滑动窗口 （同向双指针）优化 每日一题 详细题解
Q741_147的博客
08-15 833
本文解析 LeetCode 1004 题 “最大连续 1 的个数 III”，聚焦滑动窗口算法的应用。先分析暴力解法的 O (n²) 复杂度缺陷，引出滑动窗口优化思路：用双指针维护连续区间，通过右指针扩张窗口、左指针收缩窗口，确保区间内 0 的数量不超过 k，动态更新最大长度。 文中对比滑动窗口与双指针的异同，指出前者是后者的特殊形式，适用于连续区间问题。还拆解代码实现，强调窗口收缩用 while 循环、及时更新最大长度等要点，最后总结适用场景及举一反三的同类问题，帮助读者掌握带约束的连续区间求解技巧。
最优化：建模、算法与理论|01 基础介绍
2301_81197800的博客
08-15 439
最优化问题一般描述为：min⁡f(x)\min f(\boldsymbol{x})minf(x)s.t.x∈χ\text{s.t.}\quad \boldsymbol{x}\in \chis.t.x∈χ 其中，x=(x1,x2,⋯ ,xn)T∈Rn\boldsymbol{x}=(x_1,x_2,\cdots ,x_n)^{T}\in \mathbb{R}^nx=(x1​,x2​,⋯,xn​)T∈Rn是决策变量，$f:\mathbb{R}^n\to \mathbb{R} 是目标函数，是目标函数，是目标函数，\
二分算法（模板）
2301_79575831的博客
08-15 1617
这里不会严格用数学方式去证明，那样太花时间了，感兴趣的话网上搜搜，我们直接给出结论，当right + left 结果为偶数时，mid1 与 mid2 是没有区别的，但结果为奇数时就会相差1，不要小看了这一点区别，不注意这里，就很有可能写出死循环，具体我们在下面例题里体现。这里只列举了向下取整，避免死循环情况。举个例子： right = 3,left = 4,(right + left)/2 = 3,(right + left + 1)/2 = 4;(right + left + 1)/2 ：向上取整。
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