主要整理了N多年前（2013年）学习CUDA的时候开始总结的知识点，好长时间不写CUDA代码了，现在LLM推理需要重新学习CUDA编程，看来出来混迟早要还的。 1.CUDA数组 解析：CUDA数组是使用cudaMallocArray()、cudaMalloc3DArray()分配的，使用cudaFr
最大的观影时间问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：最大的观影时间问题 CSDN：最大的观影时间问题 题目描述 一场电影开始和结束时间可以用一个小数组来表示["07:30","12:00"] 已知有 2000 场电影开始和结束都在同一天，这一天从 00:00 开始到 23:59 结束 一定要选
单链表的排序问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：单链表的排序问题 CSDN：单链表的排序问题 题目链接 LeetCode 148. Sort List 思路一：转换数组结合快速排序 将链表转换成数组，使用快速排序算法，然后把数组排序后的结果还原成链表。 时间复杂度 O(n*logn)，空间复杂
与堆和堆排序相关的问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：与堆和堆排序相关的问题 CSDN：与堆和堆排序相关的问题 堆结构说明 堆结构就是用数组实现的完全二叉树结构，什么是完全二叉树？可以参考如下两篇博客： 使用二叉树的递归套路来解决的问题 快速求完全二叉树的节点个数 完全二叉树中如果每棵子树的最
动态开点线段树说明 作者：Grey 原文地址： 博客园：动态开点线段树说明 CSDN：动态开点线段树说明 说明 针对普通线段树，参考使用线段树解决数组任意区间元素修改问题 在普通线段树中，线段树在预处理的时候，需要申请 4 倍大小的数组空间来存放划分的区域， 而本文介绍的动态开点线段树，它和普通线段
双向队列容器（Deque）是C++ STL中的一种数据结构，是一种双端队列，允许在容器的两端进行快速插入和删除操作，可以看作是一种动态数组的扩展，支持随机访问，同时提供了高效的在队列头尾插入和删除元素的操作。Deque 双向队列容器与Vector非常相似，它不但可以在数组尾部插入和删除元素，还可以在头部进行插入和删除，队列算法的时间复杂度也是`常数阶O(1)`，队列内部的数据机制和性能与Vecto
张量（Tensor）、标量（scalar）、向量（vector）、矩阵（matrix） 飞桨 使用张量（Tensor） 来表示神经网络中传递的数据，Tensor 可以理解为多维数组，类似于 Numpy 数组（ndarray） 的概念。与 Numpy 数组相比，Tensor 除了支持运行在 CPU 上
算法学习笔记，记录容易忘记的知识点和难题。详解时空复杂度、50道常见面试笔试题，包括数组、单链表、栈、队列、字符串、哈希表、二叉树、递归、迭代、分治类型题目，均带思路与C++题解
前言 堆排序是一种高效的排序算法，基于二叉堆数据结构实现。它具有稳定性、时间复杂度为O(nlogn)和空间复杂度为O(1)的特点。 堆排序实现原理 构建最大堆：将待排序数组构建成一个最大堆，即满足父节点大于等于子节点的特性。 将堆顶元素与最后一个元素交换：将最大堆的堆顶元素与堆中的最后一个元素交换位
新的 C# 12 功能在预览版中已经引入. 您可以使用最新的 Visual Studio 预览版或最新的 .NET 8 预览版 SDK 来尝试这些功能。以下是一些新引入的功能: 主构造函数 集合表达式 默认 Lambda 参数 任何类型的别名 内联数组 拦截器 使用nameof访问实例成员 主构造函
个人认为数据结构有点偏向理论知识点，从这些理论知识点，我们可以知道各种数据结构的特点，然后在特定的场景下使用对应的数据结构来存储。 基础的数据结构 从逻辑上来说基础的数据结构只有线性结构、非线性结构，也就是数组、链表。其他复杂一点的如队列、栈、树、图、hash table 都可以通过数组和链表的方式
JSONPath 处理特殊字符 先来看看jsonpath的基础 语法 $ 表示文档的根元素 @ 表示文档的当前元素 .node_name 或 ['node_name'] 匹配下级节点 [index] 检索数组中的元素 [start:end:step] 支持数组切片语法 * 作为通配符，匹配所有成员
Pandas是一个开源的Python数据分析库。 它提供了快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在使数据清洗和分析变得简单而快速。 Pandas是基于NumPy数组构建的，因此它在许多NumPy函数上提供了直接的支持。它还提供了用于对表格数据进行操作的数据结构，例如Series和DataFrame。
# 随机化 base64 加密 项目原址：[Jeefy / jtim-enc · GitLab](https://gitlab.com/jeefies/jtim-enc) ## 技术 采用双重随机化技术。 第一重随机化是利用固定的随机种子改变 base64 解码的映射数组。 第二重随机化利用单位掩码
一、NumPy介绍 NumPy是Python中科学计算的基础包，它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。 功能强大的N维数
KMP算法是一种高效的字符串匹配算法，它的核心思想是利用已经匹配成功的子串前缀的信息，避免重复匹配，从而达到提高匹配效率的目的。KMP算法的核心是构建模式串的前缀数组Next，Next数组的意义是：当模式串中的某个字符与主串中的某个字符失配时，Next数组记录了模式串中应该回退到哪个位置，以便继续匹...
哈希集A 是存储唯一元素的集合。它通过在内部使用哈希表来实现这一点，该哈希表为基本操作（如添加、删除和包含）提供恒定时间平均复杂度 （O（1））。此外，不允许重复元素，使其成为唯一性至关重要的场景的理想选择。另一方面，表示按顺序存储元素的动态数组。它允许重复元素并提供对元素的索引访问，使其适用于需要
0、思考与回答 0.1、思考一 如何实现 RTOS 内核支持多优先级？ 因为不支持优先级，所以所有的任务都插入了一个名为 pxReadyTasksLists 的就绪链表中，相当于所有任务的优先级都是一致的，那如果我们创建一个就绪链表数组，数组下标代表优先级，优先级为 x 的任务就插入到 pxRead
2024-06-05：用go语言，给定三个正整数 n、x 和 y， 描述一个城市中由 n 个房屋和 n 条街道连接的情况。 城市中存在一条额外的街道连接房屋 x 和房屋 y。 需要计算对于每个街道数（从 1 到 n）， 有多少房屋对满足从一个房屋到另一个房屋经过的街道数正好为该街道数。 在结果数组中
树链剖分 壹. 树剖，就是树链剖分，将一棵树剖分成一堆链 (如说 \(\dots\) ) 本文主要介绍重链剖分。 树剖成链之后一段重链上的 \(dfs\) 序是连续的，那么我们就可以对 \(dfs\) 序使用一些数据结构(树状数组、线段树等) \(1\).一些变量及意义 \(fa[x]\) \(x\
