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    非递增顺序的最小子序列（排序）

    题目 给你一个数组 nums，请你从中抽取一个子序列，满足该子序列的元素之和 严格 大于未包含在该子序列中的各元素之和。 如果存在多个解决方案，只需返回 长度最小 的子序列。...如果仍然有多个解决方案，则返回 元素之和最大 的子序列。 与子数组不同的地方在于，「数组的子序列」不强调元素在原数组中的连续性，也就是说，它可以通过从数组中分离一些（也可能不分离）元素得到。...示例 1： 输入：nums = [4,3,10,9,8] 输出：[10,9] 解释：子序列 [10,9] 和 [10,8] 是最小的、满足元素之和大于其他各元素之和的子序列。...因此，[7,6,7] 是满足题意的最小子序列。注意，元素按非递增顺序返回。...解题 2.1 sort排序 降序排列，找到前缀和大于剩余和的第一个位置 class Solution { public: vector minSubsequence(vector<int

    85930

    时序论文24｜TSLANet：重新思考用于时间序列表示学习的Transformers

    尽管Transformer在时间序列预测中应用广泛，但在部署到多样化的时间序列任务中，尤其是那些数据量较小的任务时，因于其庞大的参数规模，这可能导致过拟合并引起计算效率问题。...此外，注意力机制也难以应对时间序列数据中固有的噪声和冗余。近期一些研究对其适应性提出了质疑，Transformer的自注意力排列不变性，损害了时序信息的保留。...本文思路 卷积神经网络（CNNs）传统上在捕捉时间序列中的短期模式方面表现出色，这得益于它们的局部感受野，如图所示，一个简单的三层CNN网络在分类性能上优于最先进的基于Transformer的架构。...这种差异突出了一个关键问题：如何增强CNNs以扩展它们在更广泛的时间序列任务中的稳健性能？显然，通过学习时间序列数据中的短期和长期依赖性，可以扩展CNNs的能力。...本文实验 在时间序列分类、预测和异常检测任务上的广泛实验表明，TSLANet在各种数据集上的表现始终优于基线模型。

    50910

    Java 内存模型（三）-从源代码到指令序列的重排序

    为了提高性能，编译器和处理器常常会对指令做重排序。重排序分为3中类型： 1 编译器优化的重排序。编译器在不改变单线程程序语义的前提下，可以重新安排语句的执行顺序。 2 指令级并行的重排序。...如果不存在数据依赖性，处理器可以改变语句对机器指令的执行顺序。 3 内存系统的重排序。由于处理器使用缓存和读/写缓冲区。这便得加载和存储操作看上去可能时在乱序执行。...从Java源代码到最终实际执行得指令序列，会分别经历下面3种重排序，，如下图 ? 上述得1属于编译器重排序，2和3 属于处理器重排序。这些重排序可能会导致多线程出现内存可见性问题。...对于编译器，JMM得编译器重排序规则会禁止特定类型得编译器重排序。 对于处理器重排序：JMM得处理器重排序规则会要求Java编译器在生成指令序列时，插入特定类型得内存屏障指令。...通过内存屏障指令来禁止特定类型得处理器重排序。

    68610

    重新思考序列推荐中的预训练语言模型

    TLDR: 本文对预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型进行了广泛的模型分析和实验探索，发现采用行为调整的预训练语言模型来进行基于ID的序列推荐模型的物品初始化是最高效且经济的，不会带来任何额外的推理成本...当前基于预训练语言模型的序列推荐模型直接使用预训练语言模型编码用户历史行为的文本序列来学习用户表示，而很少深入探索预训练语言模型在行为序列建模中的能力和适用性。...受此启发，本文探索了预训练语言模型在序列推荐中的不同轻量级应用，旨在最大限度地激发预训练语言模型用于序列推荐的能力，同时满足实际系统的效率和可用性需求。...采用行为调整的预训练语言模型来进行传统的基于ID的序列推荐模型的物品初始化是最高效且经济的序列推荐框架，它不会带来任何额外的推理成本。但与原始版本相比，可以实现显著的性能提升。...在五个数据集上的广泛实验表明，与经典的序列推荐和基于预训练语言模型的序列推荐模型相比，所提出的简单而通用的框架带来了显著的改进，而没有增加额外的推理成本。

    22010

    【归并排序】两个有序序列的合并

    归并排序的介绍 归并排序是建立在归并操作上的一种有效，稳定的排序算法，该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。...将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。...， 最小的一个就是排序后序列的第一个记录。...取出 这个记录，继续比较各子序列现有的第一个记录 的键值，便可找出排序后的第二个记录。 如此继 续下去，最终可以得到排序结果。...——我这里因为使用的编译器是VS2022，不支持变长数组，所以直接申请了100大小的数组来存放合并后的序列。

    15210

    重新排列后的最大子矩阵（前缀和+排序）

    题目 给你一个二进制矩阵 matrix ，它的大小为 m x n ，你可以将 matrix 中的 列 按任意顺序重新排列。 请你返回最优方案下将 matrix 重新排列后，全是 1 的子矩阵面积。...输入：matrix = [[0,0,1],[1,1,1],[1,0,1]] 输出：4 解释：你可以按照上图方式重新排列矩阵的每一列。 最大的全 1 子矩阵是上图中加粗的部分，面积为 4 。...输入：matrix = [[1,0,1,0,1]] 输出：3 解释：你可以按照上图方式重新排列矩阵的每一列。 最大的全 1 子矩阵是上图中加粗的部分，面积为 3 。...示例 3： 输入：matrix = [[1,1,0],[1,0,1]] 输出：2 解释：由于你只能整列整列重新排布， 所以没有比面积为 2 更大的全 1 子矩形。...统计全 1 子矩形（记录左侧的连续1的个数） 计算列的前缀和 将每行为底边，且高度不为0的列排序，计算最大矩形面积 class Solution { public: int largestSubmatrix

    77010

    召回和排序模型中的用户行为序列的建模

    与当前候选相关的用户兴趣挖掘 上述的Pooling方法是对用户行为序列最简单的操作方式，针对不同的候选时，挖掘出的用户兴趣是不变的，并不能根据不同的候选计算出当前用户的兴趣，在参考[3]中提出DIN模型用于排序过程...对于序列数据的挖掘，在NLP中有很多的方法，如CNN，RNN，LSTM，GRU到目前使用较多的Transformer，在参考[4]中提出GRU4Rec模型用于排序过程，在GRU4Rec中，使用GRU对行为序列建模...基于Transformer的模型在多个NLP任务中得到了提升，能够很好的挖掘序列数据，在参考[5]中提出了BST模型用于排序过程，在BST模型中，使用Transformer中的Encoding部分对用户行为序列挖掘...在参考[6]中提出DIEN模型用于排序过程，在DIEN模型中，将序列的挖掘和候选的Attention相结合，得到用户随时间演化的兴趣表征，同时这个表征还是与当前的候选是相关的，其模型结构如下图所示：...总结 用户历史行为数据对用户兴趣的挖掘至关重要，无论是召回阶段，还是排序阶段，都需要使用到这部分的数据，随着深度学习的发展，对行为数据的挖掘也在不断深入，从最初的简单的Pooling操作，到序列挖掘，到

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    召回和排序模型中的用户行为序列的建模

    与当前候选相关的用户兴趣挖掘上述的Pooling方法是对用户行为序列最简单的操作方式，针对不同的候选时，挖掘出的用户兴趣是不变的，并不能根据不同的候选计算出当前用户的兴趣，在参考[3]中提出DIN模型用于排序过程...对于序列数据的挖掘，在NLP中有很多的方法，如CNN，RNN，LSTM，GRU到目前使用较多的Transformer，在参考[4]中提出GRU4Rec模型用于排序过程，在GRU4Rec中，使用GRU对行为序列建模...基于Transformer的模型在多个NLP任务中得到了提升，能够很好的挖掘序列数据，在参考[5]中提出了BST模型用于排序过程，在BST模型中，使用Transformer中的Encoding部分对用户行为序列挖掘...在参考[6]中提出DIEN模型用于排序过程，在DIEN模型中，将序列的挖掘和候选的Attention相结合，得到用户随时间演化的兴趣表征，同时这个表征还是与当前的候选是相关的，其模型结构如下图所示：图片在...总结用户历史行为数据对用户兴趣的挖掘至关重要，无论是召回阶段，还是排序阶段，都需要使用到这部分的数据，随着深度学习的发展，对行为数据的挖掘也在不断深入，从最初的简单的Pooling操作，到序列挖掘，到Attention

    1.6K00

    排序（Sort） 原

    2>算法步骤 先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序，具体算法描述： 1.选择一个增量序列t1，t2，…，tk，其中ti>tj，tk=1； 2.按增量序列个数k，对序列进行k 趟排序...； 3.每趟排序，根据对应的增量ti，将待排序列分割成若干长度为m 的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。...2>算法步骤 1.把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列； 2.对这两个子序列分别采用归并排序； 3.将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。...1>基本思想 首先，按可用内存大小，将外存上喊n个记录的文件分成若干长度为l的子文件或段（segment），依次读入内存并利用有效的内部排序方法对它们进行排序，并将排序后得到的有序子文件重新写入外存。...这样一来，就可以把这两个顺串归并成一个长度为4个元素的顺串输出。 7.对顺串文件的每一堂扫描产生的顺串越来越大，知道最后只剩下一个顺串。 2．置换选择排序 置换选择实际上是堆排序算法的一个微小变种。

    1.1K20

    woocommerce shortcode短代码调用

    >以下是一些常用的woocommerce短代码 注意短代码不要放在之间，""双引号和''单引号是在英文状态下 ---- page短代码 WooCommerce 如果没有您网站上的某个地方的前三个短代码...、属性显示产品，并支持分页、随机排序和产品标签，取代了对多个短代码的需求。...尽管没有明确说明，但它使用默认值，例如按标题（A 到 Z）排序。 场景 3 – 最畅销的产品 我想连续展示我的三个最畅销的产品。...您还可以使用以下代码按自定义元字段对产品进行排序（在本例中，我们按价格对产品进行排序）： add_filter( 'woocommerce_shortcode_products_query', 'woocommerce_shortcode_products_orderby...如果您想按指定的 ID 排序，则可以使用orderby="include" order– 使用 中设置的方法说明类别排序是升序 （） 还是降序 （）。默认值为 。

    13.1K20

    python中序列的排序，包括字典排序、列表排序、升序、降序、逆序

    一、基础概念 我们知道python中的内建序列包括字典、列表、元组、字符串等，序列是python中最基本的数据结构。...列表、元组、字符串这类的序列的索引默认第一个元素的索引从0开始，第二个元素的索引是1，依次是2、3、4... 字典的索引则直接由键来决定值，键可以是字符串、元组、数字，依次对应到相应的值。...序列的排序，视频教程 二、排序： 排序使用的函数往往是sorted，这个函数使用后返回，这个函数我们只需要了解三个参数，我们就可以解决日常的排序问题。...这里使用第三个位置的年龄进行比较排序。默认情况下以升序排序。如果想要降序，就添加reverse参数。...d1":30,"d3":50} 对字典的排序有两种主要的方式。

    8.8K20

    wordpress独立站首页调用产品的三种方法

    使用WooCommerce内置功能如果你的WordPress站点使用了WooCommerce插件来管理产品，你可以利用它的内置功能来展示这些产品。...最热门产品：WooCommerce没有直接的“最热门产品”短代码，但你可以通过查看销售量来手动选择热门产品，或者使用插件来自动根据销售量排序。...使用插件有许多插件可以帮助你实现这些功能，例如：YITH WooCommerce Ajax Product Filter：这个插件允许你创建复杂的产品过滤和展示。...WooCommerce Product Table：这个插件可以让你以表格形式展示产品，并且可以自定义列和排序。Ultimate WooCommerce：这个插件提供了许多额外的功能，包括产品展示。...选择哪种方法取决于你的具体需求和技术水平。如果你不熟悉代码，使用插件可能是最简单的方法。如果你需要更高级的定制，可能需要编写自定义代码。

    67700

    读者提问：如何重新排序数据视图（dataView） 显示的数据

    最先想到的是直接排序传入的数据，如果是使用数据集的方式（dataset），做个排序还是比较方便的——直接排序一个二维数组就行了，但要是分开传入的话就比较麻烦了……而且，后来突然恍然大悟，排序原数据，图表也变了啊...手册里附的例子就是拼接 ...... ，这样我们只要按排序后的数据拼表格就行了。...今天值班正好有空，于是做了个简单的例子： 示意 option 如下： option = { title: { text: 'dataView 数据重新排序' },...index; }); // 对 index 列表按 series[0] 数值大小重新排序...indexSorted 中的 index 序列，拼接表格 这样，就得到排序好的 dataView，这里实现的是升序，如果需要改成降序（逆序），把 .sort() 里面的

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