可以模拟打印矩阵的路径。初始位置是矩阵的左上角，初始方向是向右，当路径超出界限或者进入之前访问过的位置时，则顺时针旋转，进入下一个方向。判断路径是否进入之前访问过的位置需要使用一个与输入矩阵大小相同的辅助矩阵 visited，其中的每个元素表示该位置是否被访问过。当一个元素被访问时，将 visited 中的对应位置的元素设为已访问。
在进行深度学习任务或使用机器学习框架时，我们可能会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是 RuntimeError: dimension specified as 0 but tensor has no dimensions。这个错误通常在操作张量（tensor）尺寸时出现，我们需要了解其背后的原因并找到解决方法。
知识点综述: ---- vector:动态数组，是序列式容器。 这里只介绍vector使用,其实现可以参考数据结构，其函数可以查看stl的源码。 优点： 1.0相对于数组容量可以根据数组的个数自动调整。(好像不同编译器的扩容方式不太一样) 2.0元素在数组中连续存放，可以根据下标随机访问。 既然讲到了STL,那就大概介绍一下STL中相关知识点，后面后一一说明的。 STL中容器可以分为3大类： 3.0 序列式容器:vector ,deque,list string.
首先和大家道个歉，昨天晚上由于我的失误，发文忘了改标题，引发了一些疑惑。昨天文章的标题应该是“快速求解方程的根——二分法与牛顿迭代法”，我在收录的专题目录当中已经修改，但历史记录无法修改，带来的不便深表歉意。
这次，阿七将介绍一种名为 HyperLogLog 的算法，它在 Redis 中的实现让大规模数据统计变得简单且高效。
也就是和抛硬币一样,要么正面,要么反面,并没有固定规律,也正是这种随机性,跳跃表称为概率数据结构.
用i,j表示滑动窗口的左边界和右边界，通过改变i,j来扩展和收缩滑动窗口，可以想象成一个窗口在字符串上游走，当这个窗口包含的元素满足条件，即包含字符串T的所有元素，记录下这个滑动窗口的长度j-i+1，这些长度中的最小值就是要求的结果。
5. 获得指定分数范围的元素(正序),LIMIToffset count 与SQL中的用法基本相同，即在获得的元素列表的基础上向后偏移offset 个元素
布隆过滤器：(布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量(位图)和一系列随机映射函数（哈希函数）。
1.list（列表） 2.tuple（元组） 3.str（字符串） 4.set（集合） 5.dict（字典）
Add方法有两个参数。参数Key指定字典元素项的键值，参数Item指定字典元素项的值。如下面的代码：
时间复杂度：O(N^2)，其中N是数组中的元素数量。最坏情况下数组中所有数都需要被匹配 空间复杂度：O(1)
前两期我们讲解了HashMap的基本原理，以及高并发场景下存在的问题。没看过的小伙伴可以点击下面链接：
再好的编程技巧，也无法让一个笨拙的算法起死回生。 ---- 特定的算法往往搭配特定的数据结构。换言之，特定的数据结构是为了实现某种特定的算法。 ---- 文章目录 vector 部分 list部分 map/multimap set/multiset unordered_set/unordered_multiset unordered_map/unordered_multimap string 其他 ---- vector 部分 #include <vector> vector<int> v
日常开发中，一个常见需求是判断一个元素是否在一个集合中。比如当你在浏览器中输入一个网址的时候，浏览器会判断网址是否在黑名单里。通常的解决方案是直接查询数据库，看看是否存在相关的记录，不过这往往会比较慢，于是我们又会引入缓存来提升速度，可是当数据比较多的时候，缓存会消耗大量的内存。有没有既速度快又节省内存的解决方案呢？本文介绍一种算法：布隆过滤器（Bloom filter）。
但是，从算法设计与优化的角度来讲，我们从来不以代码行数多少来判断其优劣。上面的代码虽然简洁，但时间复杂度是平方级的O(n^2)，毫无技巧可言，实在算不上是个好的算法。
升级机制的目的是为了解决整数集合存在的局限性，例如只能存储有限范围的整数。通过升级，可以扩展整数集合的能力以适应更大范围的整数数据。一般来说，Redis中的整数集合会支持三种不同的整数编码方式（int16_t、int32_t和int64_t），并根据需要动态升级到合适的编码方式。
在实际开发中常常遇到如下需求：判断当前元素是否存在于已知的集合中，将已知集合中的元素维护一个HashSet，使用时只需耗时O(1)的时间复杂度便可判断出结果，Java内部或者Redis均提供相应的数据结构。使用此种方式除了占用内存空间外，几乎没有其它缺点。
相信大家对这盘菜都不陌生，我们经常使用它来定义一个集合，无论日常开发还是自己学习使用的频率是相当的高。
计数排序属于非比较排序算法类，故其时间复杂度不受比较排序算法时间复杂度下界的限制，可以达到 。其中， 为待排序序列的排序关键字的最大范围。 计数排序是稳定的、非原址的。
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。
布隆过滤器是一种基于概率的数据结构，用于判断一个元素是否存在于一个集合中。相比于传统的数据结构，布隆过滤器具有占用空间少、查询速度快的特点，常被用于缓存、爬虫去重等场景。Redis 作为一款流行的 NoSQL 数据库，也提供了对布隆过滤器的支持。本文将介绍如何使用 Redis 实现布隆过滤器，并提供 Java 示例代码和单元测试。
文章目录 数组 1、数组算法之插入中间值 1.1、固定容量插中间值 1.2、超容量插中间值 1.3、数组删除元素 1.4、数组插值完整工具类 数组 1、数组算法之插入中间值 1.1、固定容量插中间值 编写工具类 ArrayUtil package utils; //数组算法之固定容量数组的中间值的插入 public class ArrayUtil { // private static int[] array; //初始化一个数组 private static int size = 0;
题解：要确保输入数字的操作和输出中位数的操作，都是低于等于Log(n)的效率。 那么怎么做呢？我们维护两个multiset ，内部是一棵红黑树。一个树A 维护的是较大值，树B维护的是较小值。A,B平分秋色。 中位数显然就是A里的最小值和B里的最大值中选择。那么在存数字的时候判断这个数字应该放到哪个树里，然后再需要判断A,B的元素数量差，如果出现差值大于1，就要把较多的那个树的某个极值元素放到较小的那个树里，始终保持两个树的元素数量差不超过1，所以存入数字的效率是O(logn*3) 而取中位数是O(1)的效率 不知道为什么multiset的size()函数，会超时，难道是O(n)的效率取size吗？介绍里明明是constant的时间复杂度啊。 用优先队列也可以的。效率是一样的。
package main import "fmt" /** 题目如下： 给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素不能使用两遍。 示例: 给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9 因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 所以返回 [0, 1] */ /** 题目思路分析： 从这个题目我们来看其实是找
百度百科解释他可以判断一个元素是否在集合中，后面还说了他的效率呀什么的都很好，那既然如此，我们再想象一下为什么需要它！
当我们使用PyTorch进行深度学习任务时，有时会遇到以下错误信息："only one element tensors can be converted to Python scalars"。这个错误通常发生在我们尝试将一个只包含一个元素的张量转换为Python标量（scalar）的时候。
在今天的互联网时代，数据如潮水般汹涌而来。从用户行为数据、系统日志到实时交互数据，如何高效、准确地统计这海量数据中的唯一元素数量，成为了一个不小的挑战。
最近的繁星计划有一个task是阅读hashtable源码，看到一些朋友的提问，这里将总结一些面试常考点，以及看完hashtable你必须要掌握的几点内容。
链接：54. 螺旋矩阵 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)
动态数组相比于静态数组具有更大的灵活性，因为其大小可以在运行时根据程序的需要动态地进行分配和调整，而不需要在编译时就确定数组的大小。这使得动态数组非常适合于需要动态添加或删除元素的情况，因为它们可以在不浪费空间的情况下根据需要动态增加或减少存储空间。
直观的说，bloom算法类似一个hash set，用来判断某个元素（key）是否在某个集合中。 和一般的hash set不同的是，这个算法无需存储key的值，对于每个key，只需要k个比特位，每个存储一个标志，用来判断key是否在集合中。
开放寻址法：又称开放定址法，当哈希冲突发生时，从发生冲突的那个单元起，按照一定的次序，从哈希表中寻找一个空闲的单元，然后把发生冲突的元素存入到该单元。这个空闲单元又称为开放单元或者空白单元。开放寻址法需要的表长度要大于等于所需要存放的元素数量，非常适用于装载因子较小（小于0.5）的散列表。
在 序列 中 , 不记录元素个数 , 也 不对其内容进行排序 , 在该 <font color=bluegreen序列中 元素可能有无限多个 ;
这些容器和数组非常类似，都是在逻辑上连续的(但内存不一定是连续的)，与数组不同的是，容器可以非常方便的动态管理，而不是固定元素大小
Redis是一种NoSQL数据库，NoSQL的意思是不仅仅可以使用关系型数据库，由于关系型数据库的数据是存储在文件中，每次操作都是IO操作，而文件的IO操作又是比较缓慢的，NoSQL打破了原先一个表对应表字段，然后再存储数据的方式，将数据以特殊的方式存储，对程序运行效率有显著的提升 目前市面上常见的NoSQL有以下几种：
我们之前已经介绍过《如何自己实现一个队列》，它们是先入先出的，这很容易用平常的排队来理解。但是如果这个队列要支持有紧急情况的人先出队呢？原先那种队列就不再适用了，我们需要使用本文所提到的特殊队列--优先队列。
布隆过滤器(Bloom Filter)是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数，布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。
0x00 前言 程序员应该无所畏惧，所以，一起来推导数学公式吧！ 上文我们分享了 Bloom Filter 的基本原理和代码实现，在文章的结尾提到了 BF 的误判率以及几个重要参数的选取，我们只给出了最后的公式，而没有具体的推导过程。 这是会被狠狠地挑战的，本着追根刨底的精神，我们推导一下 BF 相关的数学公式。 文章结构 本文会分享关于 BF 的三个知识点： 错误率公式的推导 最佳哈希函数个数的推导 BF 的基数估计公式，即如何计算 BF 中的元素个数 0x01 背景补充 错误率 错误率有两种：
这道题是求两个数组 nums1 和 nums2 各移除长度的一半元素后，剩余元素组成的集合s可能包含的最大元素数量。
最近在学习数据库相关的知识，了解到数据库很多是采用B-/+树作为索引，例如Mysql的InnoDB引擎使用的B+树、MongoDB默认采用B树作为索引。
栈作为一种数据结构，它可以应用在很多地方，当你需要经常获取刚存放进去的数据时，那么栈这种数据结构将是你的首选。 栈的实现方式一般有两种：数组实现和对象实现，这两种实现方式最终实现的功能都是一样的，但是在性能上却有着很大的差别。 本文将详细讲解这两种实现方式的差异并用TypeScript将其实现，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
ArrayList 是 Java 中常用的一种 List 容器，其内部使用数组实现。该容器的主要功能就是用于存储和操作各种数据类型的元素。在本文中，我们将对 ArrayList 的源码进行详细分析，以帮助读者更好地了解其内部实现机制。
在Matlab编程过程中，有时候会遇到以下错误信息："In an assignment A(I)=B, the number of elements in B and I must be the same"（在赋值操作A(I)=B中，B和I的元素数量必须相同）。这个错误通常出现在对数组进行赋值操作时，指定的索引数组与值数组的元素数量不一致。那么我们该如何解决这个问题呢？本文将介绍一些解决方案。
ArrayList是基于动态数组实现的，数组具有按索引查找的特性，所以访问很快，适合经常查询的数据。其实就是对数组的操作。首先分析一下ArrayList的几个常用方法。
Java中的List是一种非常常见的集合类型，它可以容纳多个元素，并且可以动态地添加、删除和修改其中的元素。在本文中，我们将详细介绍Java中的List，包括List的特点、常用方法和使用注意事项。
整数集合（intset）是Redis集合数据类型的内部编码之一，当集合数据类型中的元素都是整数并且元素数量较少的时候，Redis就使用整数集合作为内部编码。
在Go语言中，证明对n个元素的表达式进行完全括号化恰好需要n-1对括号，可以通过数学归纳法和递归思考来实现。首先，我们可以明确一个基本的观察：
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