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我也要
4.1 Implement a function to check if a binary tree is balanced. For the purposes of this question, a balanced tree is defined to be a tree such that the heights of the two subtrees of any node never differ by more than one.
LeetCode上的原题，请参见我之前的博客Balanced Binary Tree 平衡二叉树。
本文转自博客园Grandyang的博客，原文链接：平衡二叉树[CareerCup] 4.1 Balanced Binary Tree ，如需转载请自行联系原博主。
从模拟到实战：移远EC800M单片机MQTT接入OneNet全流程解析
本文详细解析了移远EC800M单片机通过MQTT协议接入OneNet平台的全流程，涵盖环境准备、模拟设备搭建、硬件迁移、数据交互调试及性能优化等关键步骤。针对常见问题如AT指令缓冲区溢出、心跳间隔设置等提供实战解决方案，帮助开发者高效实现物联网设备稳定接入。
Tree_Graph 判断是否平衡二叉树 @CareerCup
Implement a function to check if a binary tree is balanced. For the purposes of this question, a balanced tree is defined to be a tree such that the heights of the two subtrees of any node never diffe...
安装部署 Guacamole 远程桌面网关
Guacamole 是Apache基金会提供的一组基于web的远程桌面访问工具，支持 VNC、RDP、SSH、 Telnet 等协议，支持远程透传音视频。
Q4.1 Implement a function to check if a tree is balanced
Q: Implement a function to check if a tree is balanced. For the purposes of this question, a balanced tree is defined to be a tree such that no two leaf nodes differ in distance from the root by mor
数据去重复_京东商品评论情感分析｜文本数据预处理
本文爬取了十款热销手机的文本评论数据后，首先对文本评论数据做文本预处理，文本评论数据中存在大量的无价值信息，引入无用的文本数据，对其作情感分析，显然没有价值，得出的文本挖掘结果也不尽人意。所以对于文本评论数据先进行文本预处理是必不可少的一步，把大量的、冗余的、无价值的信息去除，可以极大提高文本数据的质量，精确文本分析结果。1 文本去重1.1文本去重的原因文本数据预处理时，首先应去除文本评论数据中反...
Open3D点云数据处理（六）：点云、mesh可视化（Visualizer类）
本文介绍了Open3D中Visualizer类可视化几何对象的方法，给出了常用参数解释和代码示例。
官方题解参考与分层复现方法论：把「参考答案」变成可复现资产
本文完整复盘安全实战「官方参考与分层复现方法论」：从授权测试环境切入，围绕信息收集与漏洞验证逐层展开，最终完成漏洞验证与影响面确认。文中给出完整复现步骤与验证方法，可作为安全工程师的实战参考。
嵌入式系统开发笔记101：STM32CubeIDE安装过程中的2个错误及其解决方法
STM32CubeIDE在安装过程中，遇到了2个错误，本文阐述其解决方法。产生上述错误的原因，都在于中文。STM32CubeIDE不能很好的支持中文，所以在使用STM32CubeIDE进行项目设计的过程中，不要使用中文，包括项目所在的路径。
【FreeRTOS源码学习笔记】任务创建
【FreeRTOS源码学习笔记】任务创建
OsgEarth —— 笔记1 - 创建地球的earth文件
效果 正文 1、准备一张全球的渲染图（tif格式）、一张全球的高程图（tif格式） 2、创建并编写.earth文件 在步骤1目录下创建china-simple.earth，并将如下内容写入。 <map name="Globe" type="geocentric" version="2"> <!-- 全球影像图 --> <image name="GlobeImage" driver="gdal"> &l
如何调试10G/25G以太网IP自协商/Link Training
如果是40G/50G, 100G以太网，选的是多通道的IP，务必保证两端的通道0是正确对接上的，因为在做自协商的时候，以太网只使用通道0，其它通道需在自协商完成后再加入工作。b. 自协商的工作完全由IP自动完成的，所以只要配置没问题，你只需要耐心等待就可以看到自协商的完成，以an_good_check为标志，并且进入下一步linktraining。c. 在LT的过程中，首先你要等到IP能够锁定LT帧，即frame_lock拉高，然后你就可以进行你自己的LT算法了，与AN不同LT是由客户手动完成的。
【算法拾光】链表 哈希表｜K个一组翻转链表 + 两数之和
K个一组翻转链表需分段反转，借助哑节点与前驱指针维护连接，避免断链；两数之和利用哈希表实现O(1)查找，空间换时间，高效定位目标组合。前者考察链表指针操作，后者聚焦映射关系构建，均为面试高频题。
【教程4＞第2章＞第18节】 GMSK调制系统的FPGA开发与matlab对比验证
GMSK（高斯最小频移键控）是一种连续相位的频移键控（CPFSK）调制方法，它在数字通信中得到了广泛应用，特别是在移动通信系统中。GMSK通过限制频率偏差的累积来减少带外辐射，并通过使用高斯滤波器对。
LeetCode Hot 100 二叉树专题（二）3 题（Java）
本篇文章共 3 题：543. 二叉树的直径、102. 二叉树的层序遍历、108. 将有序数组转换为二叉搜索树。 每道题都统一按「① 题目分析 & 解题思路 → ② 常见解法（附代码）及讲解 → ③ 知识点总结」的顺序组织；代码使用 Java 编写，节点定义沿用 LeetCode 默认的 TreeNode。
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
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复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
排序算法深度笔记（下）：非比较类排序的线性突破与工程边界
排序算法时间复杂度额外空间复杂度稳定性是否基于比较选择排序O(N^2)(O(1))不稳定是冒泡排序O(N^2)(O(1))稳定是插入排序O(N^2)(O(1))稳定是归并排序O(N\log N)(O(N))稳定是快速排序O(N\log N)O(log N)不稳定是堆排序O(N\log N)O(1)不稳定是计数排序(O(N + M))O(M))稳定否基数排序O(N)稳定否桶排序平均O(N) / 最坏O(N^2)
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
LeetCode 1861. 旋转盒子｜Go 双指针解法
j >= 0，如果写成j>0，会漏掉第 0 列，最左侧石头处理失败旋转矩阵行列互换：原 m 行 n 列 → 结果 n 行 m 列，make 数组长度不要写反旋转公式m-1-i：是原总行数 m，不是 n！很容易写成n-1-i区分：本题和轮转数组（189）分组循环不一样！189：所有元素固定移动 k 步，需要 gcd 分组1861：障碍物分割成多个独立段，石头向段末尾挤，用双指针更合适。
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
算法日常・每日刷题--＜动态规划＞42
本题为“不相交的线”，与最长公共子序列问题相似。使用动态规划求解：定义 dp[i][j] 表示 nums1[0:i] 与 nums2[0:j] 的最大不相交连线数。若元素相等，则继承左上值加1；否则取上方或左方最大值。最终返回 dp[m][n]，即两数组的最大不相交连线数。时间复杂度 O(mn)，空间复杂度 O(mn)。
26-下载中心按哈希分目录存文件
为解决大导出文件存储的扩展性与一致性问题，采用哈希分目录策略：以任务 key 前四位划分为两级子目录，结合安全文件名构建路径（如 a3/f9/a3f9c2e1..._orders.xlsx），实现文件分散存储。业务库仅保存任务状态与 key，下载中心通过内网接口接收文件流并管理持久化，支持无状态扩容。配合内存索引与定期清理作业，确保元数据与文件一致。该方案有效避免单目录膨胀、提升性能，并通过共享令牌控制访问，保障安全性。
Vue3 低代码移动表单设计器实战（二）：缩放画布下的拖拽系统与树状级联数据结构
本文深入剖析Vue3低代码表单设计器在缩放画布下的拖拽失效问题，揭示SortableJS在CSS Transform下坐标崩溃的数学根源。通过自研独立视觉克隆壳层与逆向几何补偿算法，实现精准拖拽；采用扁平数据存储+运行时树状计算结构，解决级联依赖与深克隆难题，确保逻辑一致性与性能优化，为复杂低代码系统提供可复用的工程范式。
模拟实现 map 和 set —— 基于红黑树的复用设计
/ 三叉链，便于迭代器 -- / ++ 向上回溯T _data;Color _col;, _data(data), _col(RED) // 新结点默认红色{}设计决策目的收益模板参数T而非K, V让同一棵树同时容纳K和pair<K,V>一次实现，两处复用KeyOfT仿函数从T中抽出真正的 key 进行比较map 只以 key 排序，符合语义迭代器用nullptr表示 end结合"向祖先回溯"的++逻辑无需额外标记位，天然对齐Insert返回同时告知位置与是否新插。
【数据结构-2】顺序表的实现
线性表是一种数据结构，它分为逻辑结构和物理结构，在逻辑结构上线性表是呈线性的，数据是是连续存储的；在物理结构（物理空间）上，线性表不一定是连续存储的。线性表的实现，主要分为数组和链式结构。顺序表是线性表的一种实现方式，顺序表在逻辑结构和物理结构上都是连续的。顺序表的底层实现是数组。
算法日常・每日刷题--＜动态规划＞32
给定严格递增的正整数数组，求最长斐波那契子序列长度。使用二维DP，dp[i][j]表示以arr[i]、arr[j]为最后两项的序列长度，初始化均为2。通过哈希表快速查找前一项target = arr[j] - arr[i]，若存在且下标小于i，则状态转移：dp[i][j] = dp[k][i] + 1。遍历更新全局最大长度，最终若结果小于3则返回0。时间复杂度O(n²)，空间复杂度O(n²)。
C 语言 malloc() 详解与实战 Demo
本文详解C语言malloc()函数，涵盖其语法、内存原理及实战应用。通过动态整数、数组、结构体与链表的Demo，演示如何安全申请、使用与释放内存，强调避免内存泄漏与空指针检查的重要性，帮助开发者掌握动态内存管理核心技能。
Lehmer Code（莱默码）：离散化 + 树状数组求右侧严格小于元素个数
本文介绍莱默码（Lehmer Code）的高效求解方法。针对排列中每个元素右侧严格小于它的个数，采用“离散化+树状数组”策略：先将数值映射到1~N的排名，再从右向左扫描，利用树状数组动态维护已处理元素，每次查询小于当前值的个数并插入当前元素。时间复杂度O(N log N)，空间复杂度O(N)，适用于N ≤ 10⁵的大规模数据，避免了暴力O(N²)的超时问题。
Java 项目实战: 交友项目 - 小视频模块实战：访客记录、FastDFS 存储与 SpringCache 缓存
本文实现小视频模块核心功能：基于MongoDB记录“谁看过我”访客数据，使用FastDFS分布式文件系统存储视频与缩略图，通过Dubbo服务完成发布与列表接口。结合Spring Cache注解（@Cacheable/@CacheEvict）对视频列表缓存30秒，发布后自动清空缓存，提升性能并保证数据实时性。工程新增视频、访客实体及缓存配置，三条技术线（MongoDB、FastDFS、Redis）协同支撑完整链路。
C++相交链表和反转链表详解
相交链表和反转链表是两道方向不同、但都依赖「指针重新接线」的基础题。前者问两个单链表是否共用某段后继，后者要求把整条链表的指向完全颠倒。放在一起讲，是因为它们共享同一套底层技能：知道什么时候要暂存next、知道循环结束时哪个指针是新的头、知道空链表和单结点这些边界怎么处理。常见的误解有三个。第一，判断相交时比较结点的值，而不是结点地址——值相同的两个独立结点会被误判成公共结点。第二，反转链表时先把cur->next改成prev，再去读cur->next找下一个结点，结果读到的是已经改掉的值，链表断裂。
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