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八皇后算法解析

，如下图： 紫色线所代表的函数是：y = -x; 绿色先所代表的函数是：y=x; （横坐标是列，纵坐标为行，注意行从上到下递增） 凡是位于这两条函数线上的位置（点）以及横坐标（说明位于同一行...return true; } } 因为博主是按照一列一列的方式来进行放置的，所以整体思路就是：在当前列逐步尝试每一行是否可以放置皇后，如果有一个可以放置皇后，就继续查看下一列的每一行是否可以放置皇后...，看百度百科解释：回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。....如果可以放置皇后，就继续探寻下一列中可以放置皇后的那个位置。...再重新挨个尝试下一个可能的摆放方法。 下面用一个力扣的题再次巩固下回溯算法的应用。

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11. 快速上手！HarmonyOS4.0 Grid_GridItem容器组件详解

本章内容概要 Grid组件说明 网格容器，由“行”和“列”分割的单元格所组成，通过指定“项目”所在的单元格做出各种各样的布局。包含GridItem子组件。...GridItem 组件说明 网格容器中单项内容容器。 Grid属性讲解 columnsTemplate 设置当前网格布局列的数量，不设置时默认1列。...注意： 设置为’0fr’，则这一行的行宽为0，这一行GridItem不显示。设置为其他非法值，按固定1行处理。...当前layoutDirection设置为Row时，先从左到右排列，排满一行再排一下一列。剩余高度不足时不再布局，整体内容顶部居中。...当前layoutDirection设置为Column时，先从上到下排列，排满一列再排一下一列，剩余宽度度不足时不再。整体内容顶部居中。

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    分配问题与匈牙利算法

    种可能的情况，显然，遍历不可行。 定理 如果从成本矩阵的任一行或列的所有项中添加或减去数字，那么，所得矩阵的最优分配也是原始矩阵的最优分配。...每行的所有数字减去该行的最小项 每列的所有数字减去该列的最小项 使用横线或者竖线穿过矩阵中的所有0，并记录达成此目的所需的最少线路总数 如果线路总数等于矩阵的行数或者列数n，那么一种最优的分配是可能的，...如果总数小于n，执行下一步 找到线路未覆盖的地方的最小项，存在未覆盖的项的行减去该项，然后将该项添加到覆盖的列中 例2 题目同例1 解题方法： 第一步：第一行减去250，第二行减去350...第一步：第一行减去75，第二行减去35，第三行减去90，第四行减去45 ? 第二步：第一列减去0，第二列减去0，第三列减去0，第四列减去5。 ?...备注 最大分配问题只需将第一步的每行减去该行最小值改为该行的最大值减去此行每一项，其他步骤相同。

    2.5K20

    详解瀑布流布局的5种实现及oject-fit属性，附源码

    object-fit CSS3 的 object-fit 属性是用来指定「可替换元素」的内容是如何适应到容器中的。它的值有 5 种。...scale-down：会在 none 或 contain 中选择一个，原则是：当容器小时，它的表现和 contain 一样；当图片小时，它的表现和 none 一样。即谁小选择谁。...假设要想实现一个图片画廊效果，首先我们给图片一个 float: left，但是由于图片的尺寸不一样，导致每个图片的高度不同，下一行的图片就会卡住，导致布局错乱。 ?...把图片设置为绝对定位，然后计算出每个图片的top，left值。 先把第一行图片排好，top 为 0，left 为 列的索引*列宽。 从第二行开始，每张图片都放到最短的一列下面。...劣势：图片的顺序是从上向下排列的，这个要看业务需求允不允许了。另外列数固定。

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    矩阵模拟！Transformer大模型3D可视化，GPT-3、Nano-GPT每一层清晰可见

    每个输出单元都是输入向量的线性组合。例如，对于Q向量，这是用Q权重矩阵的一行和输入矩阵的一列之间的点积来完成的。...进行这种缩放是为了防止大值在下一步的归一化（softmax）中占主导地位。 我们将跳过softmax操作（稍后解释），只需说明每一行的归一化总和为1即可。...对于每一行，需要记录该行的最大值和经过移位与指数化处理后的值的总和。然后，为了得到相应的输出行，可以执行一系列操作：减去最大值，进行指数化处理，再除以总和。 那么，为什么叫「softmax」呢？...这一列输出的是一系列概率值，因此必须从中选择一个作为序列的下一个元素。这需要通过「从分布中采样」来实现。也就是说，会根据概率值的权重随机选择一个token。...与NanoGPT相比，GPT-3简直是一个怪物。 这看起来比我们在 2005 年在大学里看到的简单神经网络要复杂1000倍。我正在考虑未来5-10年，通用人工智能 （AGI）将要走向哪里？

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    Linux下 top 命令的使用

    如何阅读输出的内容 你可以根据输出判断你正在运行的内容，但尝试去解释结果你可能会有些困惑。 前几行包含一堆统计信息（详细信息），后跟一个包含结果列的表（列）。让我们从后者开始吧。...它列提供了关于进程的有用信息： PID：进程 ID，一个用来定位进程的唯一标识符 USER：运行进程的用户 PR：任务的优先级 NI：Nice 值，优先级的一个更好的表现形式 VIRT：虚拟内存的大小...+：自从程序启动后总的 CPU 使用时间 COMMAND：启动命令，如之前描述那样 确切知道 VIRT，RES 和 SHR 值代表什么在日常操作中并不重要。...但是一旦你花点儿时间来逐个过一遍，你会发现，在紧要关头，这些是非常有用的。 ? ? 第一行包含系统的大致信息： top：我们正在运行 top！你好！top！...它显示了进程总数和正在运行的、休眠中的、停止的进程数和僵尸进程数。这实际上是上述 S（状态）列的总和。 第三行（%Cpu(s)）显示了按类型划分的 CPU 使用情况。数据是屏幕刷新之间的值。

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    【运筹学】匈牙利法 ( 匈牙利法步骤 | 第二步 : 试指派操作示例 )

    0 元素 : (c_{ij}) 系数矩阵中 , 每行都 减去该行最小元素 ; 每列都出现 0 元素 : 在上述变换的基础上 , 每列元素中 减去该列最小元素 ; 注意必须先变行 ,...试指派 : 进行尝试指派 , 寻求最优解 ; 在 (b_{ij}) 系数矩阵 中找到尽可能多的 独立 0 元素 , 如果能找到 n 个独立 0 元素 , 以这 n 个独立 0...元素 , 应该找出 4 个独立 0 元素 ; 调整上述系数矩阵 (b_{ij}) , 每行每列同时增加或减去一个数 , 且不能出现负数 ; 第 4 行都减去 1 , 得到如下矩阵 :...0 了 , 第一行再减去 1 , 得到如下矩阵 : (b_{ij}) = \begin{bmatrix} & 3 & 4 & 3 & 0 & \\\\ & 0 & 1 & 0 & 5 & \\...0 , 这样本行就多出一个 0 , 以及负数 , 负数有需要再对应列加上一个值 , 保持矩阵中所有的值都是非负的 ;

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    GPT 大型语言模型可视化教程

    我们的目标是使该列的平均值等于 0，标准差等于 1。为此，我们要找出该列的这两个量（平均值 (μ) 和标准差 (σ)），然后减去平均值，再除以标准差。...这种缩放是为了防止大值在下一步的归一化（软最大值）中占主导地位。 我们将跳过软最大操作（稍后描述），只需说明每一行的归一化总和为 1 即可。 最后，我们就可以得到我们这一列（t = 5）的输出向量了。...softmax 运算的一个有用特性是，如果我们在所有输入值上添加一个常数，结果将是相同的。因此，我们可以找到输入向量中的最大值，然后将其从所有值中减去。...对于每一行，我们都会存储该行的最大值以及移位值和指数值之和。然后，为了生成相应的输出行，我们可以执行一小套操作：减去最大值、指数化和除以总和。 为什么叫 "softmax"？...这一列的输出是一系列概率，我们实际上必须从中挑选一个作为序列中的下一个。我们通过 "从分布中采样 "来实现这一点。也就是说，我们随机选择一个标记，并根据其概率进行加权。

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    图片布局的最全实现方式都在这了！附源码

    object-fit CSS3 的 object-fit 属性是用来指定「可替换元素」的内容是如何适应到容器中的。它的值有 5 种。...scale-down：会在 none 或 contain 中选择一个，原则是：当容器小时，它的表现和 contain 一样；当图片小时，它的表现和 none 一样。即谁小选择谁。...假设要想实现一个图片画廊效果，首先我们给图片一个 float: left，但是由于图片的尺寸不一样，导致每个图片的高度不同，下一行的图片就会卡住，导致布局错乱。 ?...把图片设置为绝对定位，然后计算出每个图片的top，left值。 先把第一行图片排好，top 为 0，left 为 列的索引*列宽。 从第二行开始，每张图片都放到最短的一列下面。...劣势：图片的顺序是从上向下排列的，这个要看业务需求允不允许了。另外列数固定。

    1.4K30

    日拱算法：搜索二维矩阵 II

    中难题畏畏缩缩，简单题我重拳出击~~ 题： 题目来源：LeetBook /算法面试题汇总 编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target 。...该矩阵具有以下特性： 每行的元素从左到右升序排列。 每列的元素从上到下升序排列。...每列的元素从上到下升序排列】这个关键的题干信息。 咱就是说，只要是查找目标值，有了排序，都会方便许多。...思路：从矩阵的右上角（或左下角）的值开始比较； 比如：从矩阵右上角的值开始找，那就是第一行的最后一个数字； 如果目标值刚好等于右上角的值，则返回输出； 如果目标值小于右上角值，则目标值肯定是在同一行的左边去找...； 如果目标值大于右上角的值，则到下一行去找； var searchMatrix = function(matrix, target) { let col = matrix[0].length

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    【动态规划】01 背包问题

    可以不装满的情况 先来看可以不装满的情况： 为了更好的填表，还是从下标为 1 开始填表，dp 数组多开一行和一列 状态表示： dp[i][j] 表示从前 i 个物品中挑选，总体积不超过 j ，所有选法中...0 个物品，那么 dp[0][j] 这一行就都是 0，j = 0 时，表示背包容量是 0，也是一件物品都不能装的，所以 dp[i][0] 这一列也都是初始化为 0 填表顺序：从上到下，从左到右 返回值...目标和 可以先把题目处理一下： 可以把要改成负数的元素加起来得到一个负数的绝对值的和，然后剩余的正数的和减去负数的绝对值的和就是 target，再根据 a + b = sum 可以得出剩下的正数和 a...0 的，所以当 j 等于 0 时，每一行都需要判断是否是 0，这样初始化第 0 列就很麻烦，通过分析可以知道，这一列其实是不用初始化的 这一列越界其实就是选择 i 的这种情况，但是由于用到这个状态是有一个前提条件的...，j >= nums[i] ，所以此时的 j 最小就是 0，然后变成了 dp[i - 1][0]，还是用到的上一行的状态，并不会用到左上角的状态，所以也不会发生越界，这一列就不用初始化了 填表顺序和返回值和之前一样

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    解锁动态规划的奥秘：从零到精通的创新思维解析（5）

    最小路径和 - 力扣（LeetCode） 1.2.题目解读 本题读起来还是很简单的，此时就是给定我们一个数组，每个位置上都有一个数组，询问当我们走到最后位置的时候的所有路径中，寻找路径上的数加起来最小的那条路径...，我们通过方程，就可以知道可能第一行或者第一列会有越界的风险，所以本题目最好的做法就是多开辟一行一列当做虚拟节点，此时虚拟节点的值我们要通过对于题目的分析和方程的拆解才可以获取，此时不难看出，我们需要求取最小值...，此时它如果带入方程时，需要用到头顶和左边的数据，所以如果他们放任不管的话，这个位置的值会变为最大值，可能我这么说各位读者朋友会听不懂，所以我同样画图来给各位解释： 虽然我画的这个图比较抽象，但是我认为它很好的展示了原数组第一个位置的填表时遇到的情况...，因为dp表要比grid多一行一列，所以我们使用grid值的时候，一定要记得对应位置-1才可以保证代码正确，不然也是会越界的，循环结束后我们返回最后一个位置的元素就好。...，会出现数组越界的情况，此时我们需要多开辟一行，一列作为最后一行最后一列，为了避免虚拟节点的值影响表的正确性，所以我们根据方程可以推断出此时的虚拟节点可以是int的最大值，此时我们找最小值的时候肯定找不到它们

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    07:矩阵归零消减序列和

    每次的过程如下： 首先对矩阵进行行归零：即对每一行上的所有元素，都在其原来值的基础上减去该行上的最小值，保证相减后的值仍然是非负整数，且这一行上至少有一个元素的值为0。...接着对矩阵进行列归零：即对每一列上的所有元素，都在其原来值的基础上减去该列上的最小值，保证相减后的值仍然是非负整数，且这一列上至少有一个元素的值为0。...然后对矩阵进行消减：即把n*n矩阵的第二行和第二列删除，使之转换为一个(n-1)*(n-1)的矩阵。 下一次过程，对生成的(n-1)*(n-1)矩阵实施上述过程。...显然，经过(n-1)次上述过程， n*n的矩阵会被转换为一个1*1的矩阵。 请求出每次消减前位于第二行第二列的元素的值。 输入第一行是一个整数n。 接下来n行，每行有n个正整数，描述了整个矩阵。...输出输出为n行，每行上的整数为对应矩阵归零消减过程中，每次消减前位于第二行第二列的元素的值。

    1.6K60

    贪心算法篇——经典题型

    /*输出格式*/ 输出包括一行，这一行只包含一个整数，也就是最小的体力耗费值。 输入数据保证这个值小于 231。...奶牛们不是非常有创意，只提出了一个杂技表演： 叠罗汉，表演时，奶牛们站在彼此的身上，形成一个高高的垂直堆叠。 奶牛们正在试图找到自己在这个堆叠中应该所处的位置顺序。...您的任务是确定奶牛的排序，使得所有奶牛的风险值中的最大值尽可能的小。 /*输入格式*/ 第一行输入整数 N，表示奶牛数量。...接下来 N 行，每行输入两个整数，表示牛的重量和强壮程度，第 i 行表示第 i 头牛的重量 Wi 以及它的强壮程度 Si。 /*输出格式*/ 输出一个整数，表示最大风险值的最小可能值。.../ 减去的是最下面的一个人的强壮值 sum += w; // 叠罗汉上去一个人就得叠加重量 } // 最后返回结果 System.out.println

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    n皇后问题总结_模拟退火n皇后

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 N皇后问题是一个经典的问题，在一个N*N的棋盘上放置N个皇后，每行一个并使其不能互相攻击（同一行、同一列、同一斜线上的皇后都会自动攻击）。...程序首先对N行中的每一行进行探测，寻找该行中可以放置皇后的位置，具体方法是对该行的每一列进行探测，看是否可以放置皇后，如果可以，则在该列放置一个皇后，然后继续探测下一行的皇后位置。...，但是要找的是所有解，需要回溯，从当前放置皇后的下一列继续探测 //如果a[k]>num也会执行下面两行代码，就是说在当前行没有找到可以放置皇后的位置，于是回溯，从上一行皇后位置的下一列继续探测...函数带三个参数row、ld和rd，分别表示在纵列和两个对角线方向的限制条件下这一行的哪些地方不能放。位于该行上的冲突位置就用row、ld和rd中的1来表示。...巧妙之处在于：以前我们需要在一个N*N正方形的网格中挪动皇后来进行试探回溯，每走一步都要观察和记录一个格子前后左右对角线上格子的信息；采用bit位进行信息存储的话，就可以只在一行格子也就是（1行×N列）

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    【动态规划路径问题】变形「最小路径和」问题 & 常见 DP 空间优化技巧 ...

    前言 今天是我们讲解「动态规划专题」中的 路径问题 的第四天。 我在文章结尾处列举了我所整理的关于 路径问题 的相关题目。 路径问题 我会按照编排好的顺序进行讲解（一天一道）。...给定一个三角形 triangle ，找出自顶向下的最小路径和。 每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。...也就是说，如果正位于当前行的下标 i ，那么下一步可以移动到下一行的下标 i 或 i + 1 。...首先，既然是从上到下的路径，那么最后一个点必然是落在最后一行。 对于最后一行的某个位置的值，根据题意只能从上一行的「某一个位置」或者「某两个位置之一」转移而来。...那么 （最后一行的每列的路径和的最小值）就是答案。

    1.1K31

    【运筹学】指派问题、匈牙利法总结 ( 指派问题 | 克尼格定理 | 匈牙利法 | 行列出现 0 元素 | 试指派 | 打 √ | 直线覆盖 ) ★★★

    , 每一行元素 中加上或减去一个常数 u_i , 每一列元素 中加上或减去一个常数 v_j , 得到新的效率矩阵 [b_{ij}] , 两个效率矩阵 [a_{ij}] 与 [b_{ij...0 元素 : 在上述变换的基础上 , 每列元素中 减去该列最小元素 ; 观察矩阵后发现 , 只有第三列没有 0 元素 , 这里将第 3 列 , 都减去最小值 5 , 得到如下矩阵 :..., 第 4 列 , 第 5 列 , 没有 0 元素 , 这两列每列都减去最小值 : 第 3 列减去最小值 4 ; 第 4 列减去最小值 2 ; 最终得到行列都有 0 元素的系数矩阵..., 第 4 列 , 第 5 列 , 没有 0 元素 , 这两列每列都减去最小值 : 第 4 列减去最小值 1 ; 第 5 列减去最小值 2 ; 最终得到行列都有 0 元素的系数矩阵...列中的其它 0 元素标记为 废弃 0 元素 ( 绿色矩形框 ); 第 2 行中原来有两个 0 元素 , 有一个被标记为 废弃 0 元素 , 因此只剩下一个 0 元素 , 标记为独立

    1.9K20

    前端「N皇后」递归回溯经典问题图解

    给定一个整数 n，返回所有不同的 n 皇后问题的解决方案。 每一种解法包含一个明确的 n 皇后问题的棋子放置方案，该方案中 'Q' 和 '.' 分别代表了皇后和空位。...对于 n皇后 的求解，我们可以设计一个接受如下参数的函数： rowIndex 参数，代表当前正在尝试第几行放置皇后。...树状图 这里我尝试用工具画出了 4皇后 的其中的一个解递归的树状图，第一行我直接选择了以把皇后放在2为起点，省略了以 放在1、放在3、放在4 为起点的树状图，否则递归树太大了图片根本放不下。...当前一行已经落下一个皇后之后，下一行需要判断三个条件： 在这一列上，之前不能摆放过皇后。 在对角线 1，也就是「左下 -> 右上」这条对角线上，之前不能摆放过皇后。...有了这几个辅助知识点，就可以开始编写递归函数了，在每一行，我们都不断的尝试一个坐标点，只要它和之前已有的结果都不冲突，那么就可以放入数组中作为下一次递归的开始值。

    1.1K20

    干货——线性分类（上）

    首先将图像像素拉伸为一个列向量，与W进行矩阵乘，然后得到各个分类的分值。需要注意的是，这个W一点也不好：猫分类的分值非常低。从上图来看，算法倒是觉得这个图像是一只狗。...红线左边的点分值为负，且线性降低。 ———————————————— 从上面可以看到，W的每一行都是一个分类类别的分类器。...而下一层的神经元通过计算不同的汽车探测器的权重和，将这些合并为一个更精确的汽车分类分值。 偏差和权重的合并技巧： 在进一步学习前，要提一下这个经常使用的技巧。它能够将我们常用的参数和合二为一。...而在图像分类的例子中，图像上的每个像素可以看做一个特征。在实践中，对每个特征减去平均值来中心化数据是非常重要的。...在这些图片的例子中，该步骤意味着根据训练集中所有的图像计算出一个平均图像值，然后每个图像都减去这个平均值，这样图像的像素值就大约分布在[-127, 127]之间了。

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