LeetCode 周赛 340,质数 / 前缀和 / 极大化最小值 / 最短路 / 平衡二叉树

本文已收录到 AndroidFamily,技术和职场问题,请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 大家好,我是小彭。 上周跟大家讲到小彭文章风格的问题,和一些朋友聊过以后,至少在算法题解方面确定了小彭的风格。虽然竞赛算法题的文章受众非常小,但却有很多像我一样的初学者,他们有兴趣参加但容易被题目难度和大神选

LeetCode 双周赛 102,模拟 / BFS / Dijkstra / Floyd

本文已收录到 AndroidFamily,技术和职场问题,请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 大家好,欢迎来到小彭的 LeetCode 周赛解题报告。 昨晚是 LeetCode 双周赛第 102 场,你参加了吗?这场比赛比较简单,拼的是板子手速,继上周掉大分后算是回了一口血 😁。 2618. 查询网

LeetCode 周赛 341 场,模拟 / 树上差分 / Tarjan 离线 LCA / DFS

本文已收录到 AndroidFamily,技术和职场问题,请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 大家好,我是小彭。 上周末有单双周赛,双周赛我们讲过了,单周赛那天早上有事没参加,后面做了虚拟竞赛,然后整个人就不好了。前 3 题非常简单,但第 4 题有点东西啊,差点就放弃了。最后,被折磨了一个下午和一个大

LeetCode 周赛 342(2023/04/23)容斥原理、计数排序、滑动窗口、子数组 GCB

本文已收录到 AndroidFamily,技术和职场问题,请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 大家好,我是小彭。 前天刚举办 2023 年力扣杯个人 SOLO 赛,昨天周赛就出了一场 Easy - Easy - Medium - Medium 的水场,不得不说 LeetCode 是懂礼数的 😁。 接

LeetCode 双周赛 103(2023/04/29)区间求和的树状数组经典应用

本文已收录到 AndroidFamily,技术和职场问题,请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 大家好,我是小彭。 这场周赛是 LeetCode 双周赛第 103 场,难得在五一假期第一天打周赛的人数也没有少太多。这场比赛前 3 题比较简单,我们把篇幅留给最后一题。 往期周赛回顾:LeetCode 单周

LeetCode 周赛 343(2023/04/30)结合「下一个排列」的贪心构造问题

本文已收录到 AndroidFamily,技术和职场问题,请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 大家好,我是小彭。 今天是五一假期的第二天,打周赛的人数比前一天的双周赛多了,难道大家都只玩一天吗?这场周赛是 LeetCode 第 343 场单周赛,如果不考虑第一题摆烂的翻译,整体题目质量还是很不错哒。

LeetCode 周赛 344(2023/05/07)手写递归函数的固定套路

本文已收录到 AndroidFamily,技术和职场问题,请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 大家好,我是小彭。 今天下午有力扣杯战队赛,不知道官方是不是故意调低早上周赛难度给选手们练练手。 往期周赛回顾:LeetCode 单周赛第 343 场 · 结合「下一个排列」的贪心构造问题 周赛概览 T1.

LeetCode 双周赛 104(2023/05/13)流水的动态规划,铁打的结构化思考

本文已收录到 AndroidFamily,技术和职场问题,请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 往期回顾:LeetCode 单周赛第 344 场 · 手写递归函数的通用套路 T1. 老人的数目(Easy) 标签:模拟、计数 T2. 矩阵中的和(Medium) 标签:模拟、排序 T3. 最大或值(Medi

LeetCode 周赛 345(2023/05/14)体验一题多解的算法之美

本文已收录到 AndroidFamily,技术和职场问题,请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 往期回顾:LeetCode 双周赛第 104 场 · 流水的动态规划,铁打的结构化思考 周赛概览 T1. 找出转圈游戏输家(Easy) 标签:模拟、计数 T2. 相邻值的按位异或(Medium) 标签:模拟、

【VS Code 与 Qt6】QCheckBox的图标为什么不会切换?

本篇专门扯一下有关 QCheckBox 组件的一个问题。老周不水字数,直接上程序,你看了就明白。 #include #include #include #include #include

本地推理,单机运行,MacM1芯片系统基于大语言模型C++版本LLaMA部署“本地版”的ChatGPT

OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两,眼看它起朱楼,眼看它宴宾客,FaceBook终于坐不住了,发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA,号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型,参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量,用于训练和优化神经网络

算法竞赛向 C++ Standard Library 使用速查

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