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本篇主要介紹在機器學習中，兩個常用的評價指標MAP與mAP的區別，前者MAP是macro average precision, 翻譯爲宏平均準確率，常用於分類問題中；而後者mAP是mean average precision,

2020-06-04 00:19:35

編寫一個程序，找到兩個單鏈表相交的起始節點。例如，下面的兩個鏈表： A: a1 → a2 ↘ c1 → c2 → c3

2020-02-23 14:51:44

一、static靜態總概述首先說明，由static修飾的變量叫作靜態變量，由static修飾的函數叫作靜態函數。總的來說，靜態變量指的是在程序執行前，系統就爲之分配存儲空間的一類變量(在運行時不再分配內存)。二、static使用場景-

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給定一個字符串，逐個翻轉字符串中的每個單詞。示例: 輸入: "the sky is blue", 輸出: "blue is sky the". 說明: 無空格字符構成一個單詞。輸入字符串可以在前面或者後面包含多餘的空格，但是反

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給定一組非負整數，重新排列它們的順序使之組成一個最大的整數。示例 1: 輸入: [10,2] 輸出: 210 示例 2: 輸入: [3,30,34,5,9] 輸出: 9534330 說明: 輸出結果可能非常大，所以你需要返回一個字符

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給定一個字符串 s，將 s 分割成一些子串，使每個子串都是迴文串。返回 s 所有可能的分割方案。示例: 輸入: "aab" 輸出: [ ["aa","b"], ["a","a","b"] ] 題目分析：DFS+回溯代碼展示

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給定一個二叉樹，它的每個結點都存放一個 0-9 的數字，每條從根到葉子節點的路徑都代表一個數字。例如，從根到葉子節點路徑 1->2->3 代表數字 123。計算從根到葉子節點生成的所有數字之和。說明: 葉子節點是指沒有子節點的節點。

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二叉樹的前序遍歷主要有兩種方法實現： 1.遞歸實現： class Solution { public: vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) { vector

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合併 k 個排序鏈表，返回合併後的排序鏈表。請分析和描述算法的複雜度。示例: 輸入: [ 1->4->5, 1->3->4, 2->6 ] 輸出: 1->1->2->3->4->4->5->6 題目分析：本題首先將每個鏈表

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在 O(n log n) 時間複雜度和常數級空間複雜度下，對鏈表進行排序。示例 1: 輸入: 4->2->1->3 輸出: 1->2->3->4 示例 2: 輸入: -1->5->3->4->0 輸出: -1->0->3->4->

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給定一個二維的矩陣，包含 'X' 和 'O'（字母 O）。找到所有被 'X' 圍繞的區域，並將這些區域裏所有的 'O' 用 'X' 填充。示例: X X X X X O O X X X O X X O X X 運行你的函數後，矩陣

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題目大意：判斷給定的一個鏈表是否有環？題目分析：使用快慢指針，快指針每次走兩步，慢指針每次走一步，如果存在環的話，那麼它們一定會相遇；如果不存在環的話，快指針會先爲空。代碼展示： class Solution { public:

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題目分析：本題是要找到一個環形鏈表的第一個入環節點，分析：設置快指針每次走兩步、慢指針每次走一步，當它們相遇時，表示該鏈表有環。然後再將slow指針指向頭結點，slow和fast同時向前走，下一個相遇的點即是入環節點。證明：代碼展示

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1.遞歸實現： class Solution { public: vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) { vector<int> ans;

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這篇文章主要爲大家詳細介紹了python實現批量視頻分幀、保存視頻幀，具有一定的參考價值，感興趣的小夥伴們可以參考一下本篇博客介紹利用python腳本實現視頻分幀，並將每一幀保存到本地。主要基於opencv包來實

2019-06-05 15:53:23