如果数组中不存在该元素，则返回 -1 -1。 输入格式 第一行包含整数 n 和 q，表示数组长度和询问个数。 第二行包含 n 个整数（均在 1∼10000 范围内），表示完整数组。...有一个大小为 k 的滑动窗口，它从数组的最左边移动到最右边。 你只能在窗口中看到 k 个数字。 每次滑动窗口向右移动一个位置。...3 5 3] 6 7 -3 5 1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 3 6 1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 3 7 你的任务是确定滑动窗口位于每个位置时，窗口中的最大值和最小值。...输入格式 输入包含两行。 第一行包含两个整数 n 和 k，分别代表数组长度和滑动窗口的长度。 第二行有 n 个整数，代表数组的具体数值。 同行数据之间用空格隔开。 输出格式 输出包含两个。...第一行输出，从左至右，每个位置滑动窗口中的最小值。 第二行输出，从左至右，每个位置滑动窗口中的最大值。
使用 minMaxLoc函数计算M矩阵中的最大值和最小值，方便阈值和滑动条的设置。...此处注意，在设计滑动条的时候，对于小于1的数（即0）做了处理，使得小于1的数设置为1，即防止滑动条拖动到了最左端导致程序崩溃。...首先计算最小的特征值，使用 cornerMinEigenVal函数，同样使用minMacloc函数计算得到矩阵的最大值和最小值，此时，判断的时候，直接使用存入的目标Mat矩阵中的数值进行比较即可。...使用 minMaxLoc函数计算M矩阵中的最大值和最小值，方便阈值和滑动条的设置。...此处注意，在设计滑动条的时候，对于小于1的数（即0）做了处理，使得小于1的数设置为1，即防止滑动条拖动到了最左端导致程序崩溃。
你可以计算最小值(0)、最大值(16)或其他一些指标，而不是平均值。对数组中的每个元素都这样做。 就是这样。这就是滑动窗口的基本原理。当然，事情可能变得更加复杂。有限差分方法可以用于时间和空间数据。...通过循环实现滑动窗口 毫无疑问，你已经听说过Python中的循环很慢，应该尽可能避免。特别是在使用大型NumPy数组时。这是完全正确。...向量化滑动窗口 Python中的数组循环通常计算效率低下。通过对通常在循环中执行的操作进行向量化，可以提高效率。移动窗口矢量化可以通过同时抵消数组内部的所有元素来实现。 如下图所示。...从左到右的偏移索引：[：-2，2：]，[：-2，：-2]，[1：-1、1：-1] Numpy数组上的向量化移动窗口的Python代码 有了上述偏移量，我们现在可以轻松地在一行代码中实现滑动窗口。...这些计算是非常有用的，非常容易实现。然而，使用循环来实现滑动窗口操作是非常低效的。向量化的移动窗口实现不仅更高效，而且使用更少的代码行。
我定义的递归函数 dfs(cardPoints, i, j, k) ，表示在 cardPoints 的第 i ~ j 的位置中（包含i,j），从两端抽取 k 个卡牌能够获得的最大点数。...求一个固定大小的窗口中所有元素之和的最小值——这是一个滑动窗口问题！与这个问题非常类似的就是643. 子数组最大平均数 I。...把剩余的中间部分元素抽象成长度固定为 windowSize = N - k 的滑动窗口。当每次窗口右移的时候，需要把右边的新位置 加到 窗口中的 和 中，把左边被移除的位置从窗口的 和 中 减掉。...这样窗口里面所有元素的 和 是准确的，我们求出最大的和，最终除以 k 得到最大平均数。 这个方法只用遍历一次数组。...cardPoints.size(); i++) { sum += cardPoints[i]; if (i >= WS) sum -= cardPoints[i - WS];//将最左边的元素移除滑动窗口求和范围内
239.滑动窗口最大值 题目描述： 给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。...返回滑动窗口中的最大值。...所以我们返回数组的长度是跟原数组长度和滑动窗口的长度有关的。 也就是 winlen = len（数组长度） - k（滑动窗口长度） + 1。...pop() —— 删除栈顶的元素。 top() —— 获取栈顶元素。 getMin() —— 检索栈中的最小元素。...注：栈中的括号内的值，代表索引对应的元素，我们的入栈的为索引值，为了便于理解将其对应的值写在了括号中 ?
，所以当输出比较大的时候建议使用printf 4.单调队列 队列是先进先出，单调队列最经典的题型就是求滑动窗口的最大值或最小值 窗口可以用队列来维护，暴力直接遍历队列的所有元素一遍，优化：队列里边存在前面一个数比后面一个数大...有一个大小为 k 的滑动窗口，它从数组的最左边移动到最右边。 你只能在窗口中看到 k 个数字。 每次滑动窗口向右移动一个位置。...3] 6 7 -3 5 1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 3 6 1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 3 7 你的任务是确定滑动窗口位于每个位置时，窗口中的最大值和最小值。...输入格式 输入包含两行。 第一行包含两个整数 n 和 k，分别代表数组长度和滑动窗口的长度。 第二行有 n 个整数，代表数组的具体数值。 同行数据之间用空格隔开。 输出格式 输出包含两个。...第一行输出，从左至右，每个位置滑动窗口中的最小值。 第二行输出，从左至右，每个位置滑动窗口中的最大值。
应用 常见模型：找出滑动窗口中的最大值/最小值 ---- 例题 154....滑动窗口 原题链接 描述 给定一个大小为 n≤106 的数组。 有一个大小为 k 的滑动窗口，它从数组的最左边移动到最右边。 你只能在窗口中看到 kk 个数字。 每次滑动窗口向右移动一个位置。...3] 6 7 -3 5 1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 3 6 1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 3 7 你的任务是确定滑动窗口位于每个位置时，窗口中的最大值和最小值。...输入格式 输入包含两行。 第一行包含两个整数 n 和 k，分别代表数组长度和滑动窗口的长度。 第二行有 n 个整数，代表数组的具体数值。 同行数据之间用空格隔开。 输出格式 输出包含两个。...第一行输出，从左至右，每个位置滑动窗口中的最小值。 第二行输出，从左至右，每个位置滑动窗口中的最大值。
本文会由浅入深地讲明白这个算法的核心思路，先从最简单的字符串转数字讲起，然后研究一道力扣题目，到最后你就会发现 Rabin-Karp 算法使用的就是滑动窗口技巧，直接套前文讲的 滑动窗口算法框架 就出来了...所以优化的关键在于，我们能不能不要真的把子字符串生成出来，而是用一些其他形式的唯一标识来表示滑动窗口中的子字符串，并且还能在窗口滑动的过程中快速更新？...换句话说，我们需要存储的其实只是一个四进制下的十位数（共包含 4^10 个数字），却用了十进制的十位数（可以包含 10^10 个数字）来保存，显然是有些浪费的。...字符串匹配算法大家都很熟悉，让你在文本串txt中搜索模式串pat的起始索引，暴力字符串匹配算法是这样的： // 在文本串 txt 中搜索模式串 pat 的起始索引 int search(String txt...但现在输入为 ASCII 码字符串，我们不得不把字符串抽象成 256 进制的数字，即算法中R = 256。而相同位数下，256 进制包含的数字数量显然是远大于十进制包含的数字数量的。
我们希望使用一个「有序集合」去维护长度为 k 的滑动窗口内的数，该数据结构最好支持高效「查询」与「插入/删除」操作： 查询：能够在「有序集合」中应用「二分查找」，快速找到「小于等于 的最大值」和「...大于等于 u 的最小值」（即「有序集合」中的最接近 u 的数）。...例如 AVL，能够让我们在最坏为 的复杂度内取得到最接近 u 的值是多少，但本题除了「查询」以外，还涉及频繁的「插入/删除」操作（随着我们遍历 nums 的元素，滑动窗口不断右移，我们需要不断的往...其他细节：由于 nums 中的数较大，会存在 int 溢出问题，我们需要使用 long 来存储。...= null && r - u <= t) return true; // 将当前数加到 ts 中，并移除下标范围不在 [max(0, i - k), i) 的数（维持滑动窗口大小为
选择行 df.loc[index] 使用方式： 通过索引标签选择DataFrame中的一行。 示例： 选择索引为2的行。 df.loc[2] 9....选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式： 通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。 示例： 选择索引为1的行的“Name”列的值。...滑动窗口 df['Column'].rolling(window=size).mean() 使用方式： 计算滑动窗口的统计量，如均值。 示例： 计算“Salary”列的3天滑动平均值。...使用isin进行过滤 df[df['Column'].isin(['value1', 'value2'])] 使用方式： 使用isin过滤包含在给定列表中的值的行。...获取最大值，使用nsmallest获取最小值。
★☆☆) 如何使用命令行来获得numpy中add这个函数的文档?...☆) 使用随机值创建一个10x10数组，并找出其最小值和最大值 (★☆☆) 创建一个大小为30的随机向量并找到平均值 (★☆☆) 创建一个2维数组，边框元素都为1，内部元素都为0 ; 如下图所示...设有一个四维数组，如何一次获取最后两个轴上元素的总和？（★★★） 68. 设有一个单一维度的向量D, 如何计算D的一个子集的平均值 (该子集使用一个和D相同大小的向量S来存子集元素的索引?...(★★★) 解释一下什么叫bincount import numpy as np # x里最大的数为10，那么它的索引值为0到10, 因此bin的数量为11 x = np.array([1, 1,...如何使用数组上的滑动窗口计算平均值？(★★★) 76.
继续往下走，走的过程中把队列中下标超出(i-k+1)~i区间范围的数踢掉，继续保持队首元素为区间内最小值，然后输出队首元素。...简单归纳一下，对于每一次循环，我们要做的就是：先踢掉超出区间范围的元素，放入元素并保证队首为数组中当前区间的最小值，输出队首，往复。队列内储存的就是放入元素之前区间内单调递增的最小值序列。...P2629 好消息，坏消息：https://www.luogu.org/problemnew/show/P2629 这题同样要用到元素和，思路是将a复制一遍放到数组末尾，然后再滑动大小为n的窗口，找窗口内的最小值...P2422 良好的感觉：https://www.luogu.org/problemnew/show/P2422 这道题的思路是找到数组a中在以每一个a[i]为最小值的情况下最多能包含多大的区间(因为所有值都大于...对于入队的每一个元素，如果它小于队列的尾元素，说明尾元素的区间下限已经确定，即尾元素本身，而尾元素的区间上限就是队列中尾元素的前一个数，下限的sum值和上限的sum值相减，就得到在以a[i]为最小值的情况下能包含的最大区间的元素和
目前统一的做法是，每个位置除以图片本身像素大小。 R-CNN网络 Overfeat模型 Overfeat方法使用滑动窗口进行目标检测，也就是使用滑动窗口和神经网络来检测目标。...滑动窗口使用固定宽度和高度的矩形区域，在图像上“滑动”，并将扫描结果送入到神经网络中进行分类和回归。...例如要检测汽车，就使用下图中红色滑动窗口进行扫描，将所有的扫描结果送入网络中进行分类和回归，得到最终的汽车的检测结果。...候选区域（Region Proposal）：这部分的作用是确定图像中可能包含目标物体的区域，即解决定位问题。...卷积神经网络（CNN）：CNN用于识别候选区域内的内容，即解决识别问题。通过训练一个CNN来识别图像中的物体，并对其进行分类。
，即对于任意v都有(v,v)∈E，设X∈R^{n*m} 为 包含 n 个节点的特征向量的矩阵,其中m为特征向量的维数，每行x_v∈R^m为节点v的特征向量。...我们发现使用 TF-IDF 权重比仅使用频率要好。为了利用全局词共现信息，我们在语料库中的所有文档上使用一个固定大小的滑动窗口来收集词共现统计信息。两个词节点之间边的权重用点互信息（PMI）。...PMI 计算如下： image.png 其中N是预料库中华东窗口的总数，N^{i,j}是同时包含i和j的滑动窗口数。...N(i)是包含i的滑动窗口数，所以，节点i和节点j之间的边的权重定义为： image.png 正的PMI值意味着语料库中词汇的语义相关性很高，而负的PMI值则意味着语料库中词汇的语义相关性很小或没有。...然而，CNN 和 LSTM 依赖于来自外部语料库的预训练单词嵌入，而文本 GCN 只使用目标输入语料库中的信息。 3.参数敏感性： 下图显示了R8和MR上不同滑动窗口大小的测试精度。
3.由于窗口的滑动性与块的滑动行，窗口与块都会出现不同程度的重叠（由步长决定），此时在块内划分出的cell就会多次出现，这就意味着：每一个细胞单元的输出都多次作用于最终的描述器。...HOG中的win ,block ,cell HOG最先是用来做行人检测的，显然这是一个目标检测的任务，当我们使用滑动窗遍历方法实现目标检测任务时，首先我们需要构建一个滑动窗，这个滑动窗就是HOG中win...可以理解为，在HOG特征提取时，一个窗口是最小的特征提取单元，在目标检测任务中，滑动窗将以一个设定的步长在整个图像中顺序的滑动，每一次滑动后，都会提取窗口内的HOG特征，提取到的特征将送入到预先训练好的分类器中...而在这种情况下方向的范围划分为 度。 特征向量维数 之前提到过，cell的中方向范围的个数由bins来决定，还是以9为例：所以，一个cell中的向量为9个。...此时的窗口将是整幅图像，也就是说，窗口将不再在图像中滑动。
特征恢复 1、检测到回环时，通过BRIEF描述子匹配找到对应关系，建立局部滑动窗口与回环候选帧之间的连接。 2、直接描述子匹配可能会造成大量异常值，使用两步进行几何上的异常值剔除。...紧耦合重定位 1、重定位过程使单目VIO维持的当前滑动窗口与过去的位姿图对齐。 2、将所有回环帧的位姿作为常量，利用所有IMU测量值、局部视觉测量和从回环中提取特征对应值，共同优化滑动窗口。...= cur_kf->sequence，则新建一个新的图像序列 2、获取当前帧的位姿vio_P_cur、vio_R_cur并更新 3、进行回环检测，返回回环候选帧的索引 4、如果存在回环候选帧，即loop_index...4）将当前帧放入优化队列中 5、获取VIO当前帧的位姿P、R，根据偏移量计算得到实际位姿。...pt(0.f, 0.f); cv::Point2f pt_norm(0.f, 0.f);//对关键帧中每个特征点的描述子与回环帧的所有描述子匹配，如果能找到汉明距离小于80的最小值和索引即为该特征点的最佳匹配
快乐数 - 力扣（LeetCode） 思路： 先书写一个函数获取该数的平方和，然后定义两个指针slow和fast，slow走一步，fast走两步，判断两个指针相遇的值即可 AC代码如下： class...求解步骤： 定义变量：确定需要维护的变量：数之和，最大最小长度，哈希表等 滑动窗口：确定滑动窗口的左右边界，开始滑动窗口 合法更新：在滑动窗口有效的情况下，合法的更新需要维护的变量 非法更新（二次更新）...使用 if条件来更新 滑动窗口的长度是可变的！！！...，你的窗口长度大于哈希表的长度，则一定含有重复元素，因此更新左边界，使用if { ..... } //(2)： 滑动窗口的长度不固定，使用while来更新窗口 if (right...定长子串中元音的最大数目 - 力扣（LeetCode） 思路： 很典型的定长滑动窗口，我们可以遍历字符串 s 每个长度为 k 的子串，求出其中包含的元音字母个数，并找出最大值。
1．滑动窗口 滑动窗口模式是用于在给定数组或链表的特定窗口大小上执行所需的操作，比如寻找包含所有 1 的最长子数组。从第一个元素开始滑动窗口并逐个元素地向右滑，并根据你所求解的问题调整窗口的长度。...下面是一些你可以用来确定给定问题可能需要滑动窗口的方法： 问题的输入是一种线性数据结构，比如链表、数组或字符串 你被要求查找最长/最短的子字符串、子数组或所需的值 你可以使用滑动窗口模式处理的常见问题：...循环排序 这一模式描述了一种有趣的方法，处理的是涉及包含给定范围内数值的数组的问题。循环排序模式一次会在数组上迭代一个数值，如果所迭代的当前数值不在正确的索引处，就将其与其正确索引处的数值交换。...涉及数值在给定范围内的排序数组的问题 如果问题要求你在一个排序/旋转的数组中找到缺失值/重复值/最小值 循环排序模式的问题： 找到缺失值（简单） 找到最小的缺失的正数值（中等） 6．原地反转链表 在很多问题中...根据问题的不同，将 K 个元素插入到 min-heap 或 max-heap 中 2．迭代处理剩余的数，如果你找到一个比 heap 中数更大的数，那么就移除那个数并插入这个更大的数 ?
输入格式 第一行包含整数 n。 第二行包含 n 个整数（均在 0∼1050∼105 范围内），表示整数序列。 输出格式 共一行，包含一个整数，表示最长的不包含重复的数的连续区间的长度。...滑动窗口——难 给定一个大小为 n≤10^6^ 的数组。 有一个大小为 k 的滑动窗口，它从数组的最左边移动到最右边。 你只能在窗口中看到 k 个数字。 每次滑动窗口向右移动一个位置。...3] 6 7 -3 5 1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 3 6 1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 3 7 你的任务是确定滑动窗口位于每个位置时，窗口中的最大值和最小值。...输入格式 输入包含两行。 第一行包含两个整数 n 和 k，分别代表数组长度和滑动窗口的长度。 第二行有 n 个整数，代表数组的具体数值。 同行数据之间用空格隔开。 输出格式 输出包含两个。...第一行输出，从左至右，每个位置滑动窗口中的最小值。 第二行输出，从左至右，每个位置滑动窗口中的最大值。
1．滑动窗口 滑动窗口模式是用于在给定数组或链表的特定窗口大小上执行所需的操作，比如寻找包含所有 1 的最长子数组。从第一个元素开始滑动窗口并逐个元素地向右滑，并根据你所求解的问题调整窗口的长度。...下面是一些你可以用来确定给定问题可能需要滑动窗口的方法： 问题的输入是一种线性数据结构，比如链表、数组或字符串 你被要求查找最长/最短的子字符串、子数组或所需的值 你可以使用滑动窗口模式处理的常见问题：...循环排序 这一模式描述了一种有趣的方法，处理的是涉及包含给定范围内数值的数组的问题。循环排序模式一次会在数组上迭代一个数值，如果所迭代的当前数值不在正确的索引处，就将其与其正确索引处的数值交换。...涉及数值在给定范围内的排序数组的问题 如果问题要求你在一个排序/旋转的数组中找到缺失值/重复值/最小值 循环排序模式的问题： 找到缺失值（简单） 找到最小的缺失的正数值（中等） 6．原地反转链表 在很多问题中...根据问题的不同，将 K 个元素插入到 min-heap 或 max-heap 中 2．迭代处理剩余的数，如果你找到一个比 heap 中数更大的数，那么就移除那个数并插入这个更大的数 这里无需排序算法，因为
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
