leetcode中文版 计算机视觉算法工程师面试中手撕代码的算法题总结 微软、商汤、旷视、头条、阿里、腾讯、百度、海康威视、第四范式算法岗，其他公司和岗位的不在此之列。 开始先大概整理，后面会分类 数据结构类 算法类 1.x的n次方(头条) 2.链表排序（头条） 3.螺旋打印二维数组（头条） 4.删除字符(第四范式) abcdabcd 4 bcdabcd bcdbcd cdbcd cdcd 5.螺旋三角形(第四范式) 5 1 2 12 3 13 11 4 14 15 10 5 6 7 8 9 6.二叉树的深度 7.排序 快排，归并，堆排序 8.二叉树路径和为某一值的路径 9.数组中只出现一次的数字 10.链表中倒数第k个结点 11.判断链表对称/链表回文 12.链表反转 13.数组中的逆序对 14.跳台阶 15.算法：连续子数组的最大和 16.算法：最长不重复子串 典型题.求一个数组中只包含0,1使得其中0,1个数相等的最大子数组 17.给定一个数组A，求max(Ai - Aj)。其中 i < j 。 18.扎气球

leetcode 和 oj 2021 美联社 nju2021 高级编程作业（Spring）。 包括： 课程设计《植物大战僵尸》 game1：第一部分：我们只需要在控制台中实现基本功能。 game2第二部分：我们需要添加更多的僵尸和植物，让游戏看起来更好。 为了完成这个版本，我使用了 linux 中的 ncurses 库。 它使用双缓冲技术和精心设计的颜色，使打印在控制台上的游戏看起来很棒并且运行速度很快。 game3：第三（最后）部分：我们需要用图形界面来实现植物大战僵尸。 我们实现的游戏应该能够与用户的光标进行交互。 为了完成这个游戏，我使用 Qt 框架来实现这个游戏。 我没有用 Qt 编程的经验，因此实现这个游戏对我来说是一个很大的挑战。 我参考了github上nju前辈分享的一些代码来完成这个版本。 我没有足够的时间； 因此代码看起来很乱。 图片： 作业：这些作业的内容包括大部分基本的c++知识，是c++初学者的好习惯。 有关更多详细信息，请检查名为“HW”的文件夹。 问题 我的解决方案 在线裁判测试： . ├── build-game3 - Desktop - Debug │

分割数组求最大差值leetcode LeetCodeAlgorithm Record daily algorithm questions and improve coding ability 记录每天leetCode 刷题 题目地址: from 2019-11-02 力争每天刷题保持手感，根据时间富裕情况决定题目难度 完成题目 题目名字 题目地址 题目难度 26.删除排序树组中的重复项 Easy 21.合并两个有序链表 Easy 206.反转链表 Easy 922.按奇偶排序树组II Easy 20.有效的括号 Easy 232.堆实现队列 Easy 496.下一个更大元素 Easy 541.反转字符串II Easy 950.按递增顺序显示卡牌 Medium 24.两两交换链表中的结点 Medium 328.奇偶链表 Medium 27.移除元素 Easy 80.删除排序数组中的重复项II Medium 513.找树左下角的值 Medium 938.二叉搜索树的范围和 Easy 965.单值二叉树 Easy 654.最大二叉树 Medium 303.区域和检索-数组不可变 Easy 1

分割数组求最大差值leetcode 我的 leetcode 解题之路 GitHub Page: LeetCode 早就想搞了, 是懒癌, 都是懒癌先动的手. 在不特别费劲的情况下保证运行效率, 争取所有题目运行效率均处于前 10% 左右. TODO 性能尚未达到前 10% TODO 性能尚未到达前 10% TODO 性能尚未达到前 10% TODO 性能尚未达到前 10%, 需要手动实现一个小顶堆 TODO 性能尚未达到前 10% 数据结构 树 遍历 先序遍历 中序遍历 后序遍历 广度优先 遍历 (非递归) 先序遍历 中序遍历 后序遍历 算法 排序 字符串 经典题目 TODO 没写完 ECMA Script 6 其他内容 碎碎念 GitHub Page 有点弱智, 符号开头的路径, 图片永远 404. 估计要么是直接忽略了, 要么被 parse 了. 但我并不知道具体的转义规则, 真的好蛋疼. Powered By

这个刷题指南按照难度、出现频率、所属数据结构类型、算法类型进行了分类，在刚开始写leetcode的时候是一个不错的指南。

leetcode 分类植物与杂草 田间植物和杂草的目标检测分类。 这是工业项目。 目录 - 关于项目 该项目旨在检测杂草和植物。 该项目是工业项目，其主要目的是制造除草机器人，机器人需要以最低的成本以有效的形式从农场中去除不需要的杂草。 这部分是关于计算机视觉，它将在杂草和植物之间进行区分，并给出杂草所在的坐标。 该领域的照片是由 Rasberry Pi 4B+ 相机拍摄的，并非出于处理目的从互联网上获取。 检测到机器人手臂后，将清除田间杂草。 重要提示 - 这里花被视为植物，叶子被视为杂草，用于非农田项目的试验和测试。 否则项目的代码和目的是绝对正确的。 项目详解 我将提供每一行代码的详细解释。 该项目侧重于使用单发多盒检测器（SSD）在多种植物和杂草之间进行分类 首先，我们将谷歌驱动器与谷歌 Colab 链接，因为我们在谷歌 colab 上运行代码，以便由于使用 GPU 而更快地处理。 此外，这里用于 tensorflow 的版本是 1.15.2 然后将定义训练步骤的数量 - 1000和评估步骤的数量 - 50 。 评估步骤的次数是检查模型在非训练数据上的性能。 现在我们将定义模型

股票买卖最佳时机leetcode 一分钟一分钟的交易项目 用神经网络构建一分钟一分钟的交易引擎 这是 Kojack 项目的存储库，这是我为 Metis 设计的最终项目。 请阅读此文件作为存储库中代码的指南。 stage1.ipynb：此笔记本假定您已从德意志交易所的 Amazon S3 存储桶中的 xetra 文件下载文件夹，并且这些文件夹与此笔记本位于同一目录中。 这个笔记本将数据读入一个数据框，保存 10 种最常交易的证券的数据。 这些碰巧都是公司股票。 stage2.ipynb：这个notebook假设stage1.ipynb生成的pickle文件和这个notebook在同一个目录下。 这个笔记本从那个泡菜文件中读取数据，并填写任何给定股票没有交易的时间的数据。 stage3.ipynb：这个notebook假设stage2.ipynb生成的pickle文件和这个notebook在同一个目录下。 该笔记本从该 pickle 文件中读取数据，并添加滞后变量作为初始分类模型的预测变量。 请注意，添加滞后变量后，数据对于单个泡菜文件来说变得太大，因此该笔记本生成 10 个泡菜文件。 R

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股票买卖最佳时机leetcode 最大股价 随着时间的推移，给定一组股票价格，该算法将在该数组中找到最佳买卖点以最大化利润。 从 MaxProfitStocks 类中的 main 方法运行。 将首先询问要输入的股票数量，然后从标准输入中一次获取一个股票价格。

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