粉刷匠

本文从 信息论 和 极大似然函数 两个角度帮助大家理解交叉熵损失函数。包括概念理解及相应的公式推导

一、节点定义struct TreeNode { int val; TreeNode *left; TreeNode *right; TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}};二、递归写法 三、非递归写法

（1）第一种求法：根据前一个字符的next值求（2）第二种求法：根据最大公共元素长度求

1.动态规划2.给定一个字符串s和一个词dict的字典，确定s可以被分割成一个或多个词典单词的空格分隔的序列。

二、while(n != null){ m = n; n = n.next; m.next = head; head = m; }三、图文分析

Given a 2D binary matrix filled with 0’s and 1’s, find the largest rectangle containing only 1’s and return its area.能跑的通所有测试用例的$n^3$，$n^4$解法

换了n种方法，终于是跑通了一个不超时的，记录一下class Solution { public int divide(int dividend, int divisor) { boolean isMinus = ((dividend0 && divisor >0) || (dividend>0 && divisor 0)); //异号为true，同号为false