设计一个算法，可以将 N 叉树编码为二叉树，并能将该二叉树解码为原 N 叉树。 一个 N 叉树是指每个节点都有不超过 N 个孩子节点的有根树。 类似地，一个二叉树是指每个节点都有不超过 2 个孩子节点的有根树。 你的编码 / 解码的算法的实现没有限制，你只需要保证一个 N 叉树可以编码为二叉树且该二叉树可以解码回原始 N 叉树即可。
除了GCN，还有一种趋势是在传播步骤中使用诸如GRU或LSTM等RNN的门控机制，以减少来自基本GNN模型的限制并提高整个图上的长期信息传播。
题意 给定一颗 N 叉树 的根节点，返回树的深度. 例 : 给予树： 1 / | \ 3 2 4 / \ 5 6 返回深度 3. 解法 采用 DFS (深度优先算法)，代码比较简单，不再赘言。 /* // Definition for a Node. class Node { public int val; public List<Node> children; public Node() {}
二叉树的最大深度为 max(self.maxDepth(root.left), self.maxDepth(root.right)) + 1，拓展到 N 叉树，只需要对于 root.children 的每一个孩子 child （for child in root.children），更新最大深度 ans = max(ans, self.maxDepth(child))，最后 ans + 1 就是答案。
题意 给定一颗 N 叉树 的根节点，返回前序遍历后的数组. 例 : 给予树： 1 / | \ 3 2 4 / \ 5 6 将其前序遍历返回: [1,3,5,6,2,4]. 解法 和二叉树的前序遍历差不多，需要注意处理好子节点的顺序即可。 非递归解法： /* // Definition for a Node. class Node { public int val; public List<Node> childre
题意 给定一颗 N 叉树 的根节点，返回后序遍历后的数组. 例 : 给予树： 1 / | \ 3 2 4 / \ 5 6 将其后序遍历返回: [5,6,3,2,4,1]. 解法 和二叉树的中序遍历差不多，需要注意处理好子节点的顺序即可。 非递归解法： /* // Definition for a Node. class Node { public int val; public List<Node> childre
该题的要点是保持左右顺序，和记录当前层数，保持顺序的意思是指要将树某一层的数据从左至右放置到数组中，记录层数就更不用说了，每一层对应一个数组，要能区分数据的层级。
LibTactics vs. SSReflect (another tactics package)
Given an n-ary tree, return the preorder traversal of its nodes' values.
Given an n-ary tree, return the postorder traversal of its nodes' values.
Given a root of an N-ary tree, you need to compute the length of the diameter of the tree.
Given an n-ary tree, return the postorder traversal of its nodes’ values.
Given all the nodes of an N-ary tree as an array Node[] tree where each node has a unique value.
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
Given a binary tree, find its maximum depth.
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这个和一般的水平遍历有所区别，因为它会记录每一行的水平遍历结果分别存在结果数组相应行。因此首先可以用水平遍历的通用解法，即队列的方式，进行解决：
简而言之，数据结构是一个以特定形式存储数据的容器。这种“形式”允许数据结构在某些操作中更加高效。
问题描述 Given a n-ary tree, find its maximum depth. The maximum depth is the number of nodes along the longest path from the root node down to the farthest leaf node. 翻译过来就是求N叉数的最大深度 代码 /* // Definition for a Node. class Node { public int val; publi
列式存储模型并不是最近十几年才有的，早在1985年就有人提出了类似的思想，即 Decomposition Storage Model（DSM）。 那么他把谁 decompose 了呢？那就是行式存储模型 N-ary Storage Model（NSM）。
近年来GNN (Graph Neural Network)受到了很大的关注，越来越多GNN方法应用在节点分类(node classification)[1]，推荐系统(recommendation)[2]，欺诈检测(fraud dection)[3]等。不同的GNN方法最大的差别，在于邻居聚合函数 (neighbor aggregation, 又叫message passing)。但是面对多样的数据集和任务，没有任何一个方法能够取得SOTA方法。最近，斯坦福大学Jure教授团队在NeurIPS 2020的工作上也指出了这一点[4]。
增删：由于是连续的，所以若想修改须将新增的元素与原数组重新排序（一般为新建一个数组将）
堆排序的实现是靠叫做“堆”的数据结构来实现的。所以学习堆排序，首先要了解什么是堆 堆 堆是一个数组，每个结点表示数组中的一个元素，堆可以看做是一个近似的完全二叉树。完全二叉树是所有叶结点深度相同，且所有内部结点度为2的2叉树。 树的高度：从结点x向下到某个叶结点最长简单路径中边的条数 表示堆的数组A包括两个属性：A.length给出数组元素的个数，A.heap-size表示有多少个堆元素存储在该数组中。 最大堆和最小堆 最大堆：除了根以外的所有结点i都要满足 A[PARENT(i)] >= A[i] 意思是
Given the root of an N-ary tree of unique values, and two nodes of the tree p and q.
在这个场景中，我们讨论的是一种特殊的树结构，其中节点的度（即子节点的数量）是 u^(1/k)，u 是树中元素的总数，k 是一个大于 1 的常数。下面我们来分析这样一棵树的高度，并讨论每个操作可能需要的时间。
0、Python 强势霸榜，四项第一，2018 IEEE 热门编程语言排行榜出炉
选自Medium 作者：Vardan Grigoryan 机器之心编译 图论是计算机科学中最重要、最有趣的领域之一，同时也是最容易被误解的。本长文从图论最基础的七桥问题开始，进而结合推特与 Facebook 实例解释无向图与有向图。此外，本文还是用大量的实例解释表征图、搜索树、哈希表等关键概念。最后本文描述了基于深度的搜索和基于广度的搜索等十分流行的图算法。 理解和使用图帮助我们成为更好的程序员。用图思考帮助我们成为最好的，至少我们应该那么思考。图是很多节点 V 和边 E 的集合，即可以表示为有序对 G=(
先来看下IDR的作用：IDR主要实现ID与数据结构的绑定。刚开始看的时候感觉到有点懵，什么叫“ID与数据结构的绑定”？举一个例子大家就会明白了：在IPC通信的时候先要动态获取一个key值或者使用现有的key值进行通信，那么系统怎么知道这个key值是否使用了呢？这个就需要IDR来进行判断了。以上就是IDR的一些浅显的概念，IDR本质上就是通过对于ID一些有效的管理进而管理和这些ID有关的数据结构----不限于IPC通信的key值。
最近好多事情，最近前端分享会也如期而至，有幸这次分享会，正好周末有时间，做个总结吧。
这题是LeetCode第559题，求N叉树的最大深度，难度为简单，两月以前的做的一题。
const 是一个常量只允许声明一次不可修改(和let有快级作用域) let不存在变量提升机制（变量不允许在声明之前使用） let不允许重复声明 在全局作用域中基于let声明的变量不是window的一个属性，和他没关系 typeof 未被声明的变量 =>不是undefined而是报错（暂时性死区） let会形成块级作用域（类似于私有作用域，大部分大括号都会形成块作用域） 解构赋值 “…” 拓展、剩余、展开运算符 ES6中的模板字符串 箭头函数 和普通函数的区别 没有arguments，但是可以基于…arg获取实参集合（结果是一个数组） 没有自己的this，箭头函数中的this是上下文中的this Promise（async/await） class（ES6中创建类的） interator（for of 循环） Map / Set
假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列中，r[i]仍在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。
本实验采用遗传算法实现了旅行商问题的模拟求解，并在同等规模问题上用最小生成树算法做了一定的对比工作。遗传算法在计算时间和占用内存上，都远远优于最小生成树算法。
核心实现同上建最大堆，就是把其中的数据换成了Task(任务，里面包括优先级，等其他属性)，根据优先级的大小，来创建堆。
Vector容器是C++ STL中的一个动态数组容器，可以在运行时动态地增加或减少其大小，存储相同数据类型的元素，提供了快速的随机访问和在末尾插入或删除元素的功能。
// 1: 在网页中获取用户输入的成绩信息，每20分算一个等级，不同等级显示不同的评语，在控制台中输出信息。
冒泡排序是一种比较简单的排序算法，它循环走过需要排序的元素，依次比较相邻的两个元素，如果顺序错误就交换，直至没有元素交换，完成排序。
数组常用的方法 数组的增加、修改、删除 数组的截取和拼接 数组转换为字符串 数组的排序和排列 新增方法 数组的增加、修改、删除 push：向数组的末尾增加新的内容 参数:一项或者多项 返回值:新增加后数组的长度 原数组:已经发生了改变 ary.push(10); //等效于 ary[ary.length] = 10; //等效于 ary.splice(ary.length, 0, 10); pop：删除数组最后一项的内容 参数:无 返回值:被删除的那一项的内容 原数组:已经发生了改变 ary.pop();
本博客参照学习文档https://documen.tician.de/pycuda/array.html 通过GPUArray 矩阵类可以将numpy中的数组和矩阵直接转换成cuda可处理类型，该步骤即将CPU中的数据复制到GPU中。 导入gpuArray和numpy
delete：删除键值对的方式也可以删除数组中的对应项，不会改变数组中原有项的索引
给定一个 N 叉树，返回其节点值的层序遍历。(即从左到右，逐层遍历)。 例如，给定一个 3叉树 :
1 /* 2 3 函数指针 4 5 函数也是有地址的 6 7 所谓函数指针，就是指向函数的指针，函数指针也是一个变量，可以指向不同的函数。同时通过函数指针可以调用其指向函数，从而使函数的调用更加灵活。 8 9 函数指针的用途 10 11 12 13 14 */ 15 16 #include<iostream> 17 using namespace std; 18 int add(int x, int y); 19 int add(int x, in
第三行，首先会对 a.x 进行查找，没有找到就会先赋值 undefined，即：{n: 1, x: undefined}。此时 a 和 b 都指向同一个对象。然后 a 变量又赋值成一个新的对象：{n: 2}，最后把新的 a 赋值给 x（前面的 a. 已经被替换成了原来的 a 所指向的那个内存中的对象），x 就有值了，b 就变成了：
head中必须定义title、keyword、description，保证基本的SEO页面关键字和内容描述。移动端页面head要添加viewport控制页面不缩放，有利于提高页面渲染性能。建议在页面加上基本的社交RICH化消息，保证网页地址分享后能够显示缩放图、图标和描述等。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2308.09687.pdf GoT的关键思想和主要优势在于将LLM生成的信息建模为图（arbitary graph），其中信息单元（思维，LLM thoughts）作为图的顶点，顶点之间的依赖关系作为图的边。 GoT方法可以将任意的LLM思维组合成协同结果，提取出整个思维网络的本质，或者使用反馈回路来增强思维。 通过实验可以证明GoT在不同任务上提供了优于现有技术的优势，例如，与ToT相比，排序任务的质量提高了62%，同时成本降低了31% 研究人员认为，GoT方法可以让LLM推理更接近人类的思维和大脑推理机制，比如二者都在内部形成了复杂的网络结构。 LLM思维（thought）的进化之路 用户与LLM对话的过程主要包括用户消息（提示，prompts）和模型回复（思维、想法，thoughts），其中回复可以是一段文本（摘要任务）、一个文档（生成任务）或是一个代码块等。 为了充分激活语言模型的能力，通常会采用各种提示方法：
Sybase在2004年左右就推出了列存储的Sybase IQ数据库系统,主要用于在线分析、数据挖掘等查询密集型应用。列存储，缩写为DSM，相对于NSM(N-ary storage model)，其主要区别在于：
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