今天的任务是创建非空输入字符串的所有排列,并删除重复项(如果存在)。
创建尽可能多的“洗牌”!
示例:
使用输入“a”:
您的函数应返回:[‘a’]
输入“ab”时:
您的函数应返回['ab','ba']
输入“abc”时:
您的函数应返回[abc','acb','bac','ca','cab','cb']
输入“aabb”时:
你的函数应该返回[‘abb’,‘abab’,“abba”,“baab”,“baba”,“bbaa”]
注意:排列的顺序并不重要。
今天的任务是创建非空输入字符串的所有排列,并删除重复项(如果存在)。 创建尽可能多的“洗牌”! 示例: 使用输入“a”: 您的函数应返回:[‘a’] 输入“ab”时: 您的函数应返回['ab','ba'] 输入“abc”时: 您的函数应返回[abc','acb','bac','ca','cab','
C++ STL 中的非变易算法(Non-modifying Algorithms)是指那些不会修改容器内容的算法,是C++提供的一组模板函数,该系列函数不会修改原序列中的数据,而是对数据进行处理、查找、计算等操作,并通过迭代器实现了对序列元素的遍历与访问。由于迭代器与算法是解耦的,因此非变易算法可以广泛地应用于各种容器上,提供了极高的通用性和灵活性。
NMS(non maximum suppression)即非极大值抑制,广泛应用于传统的特征提取和深度学习的目标检测算法中。 NMS原理是通过筛选出局部极大值得到最优解。 在2维边缘提取中体现在提取边缘轮廓后将一些梯度方向变化率较小的点筛选掉,避免造成干扰。 在三维关键点检测中也起到重要作用,筛选掉特征中非局部极值
大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 高斯过程算法是一种强大的非参数机器学习方法,广泛应用于回归、分类和优化等任务中。其核心思想是利用高斯分布来描述数据的分布,通过核函数来度量数据之间的相似性。与传统的机器学习方法相比,高斯
编写一个函数,以人性化的方式将格式化时间,以秒为最小单位。 函数必须接受非负整数。如果它为零,它只返回“现在”。否则,持续时间表示为年、天、小时、分钟和秒的组合。 举个例子: *对于秒=62,您的函数应该返回 “1分2秒” *对于秒=3662,您的函数应返回 1小时1分2秒
# 二分图 [TOC] > Bipartite graph, 又称二部图 **定义**:如果一张无向图的$N$个节点可以分成两个没有相同点的非空集合$A$, $B$,且存在一种分法使得同一个集合内的点没有相连的边,那么这个图为**二分图**,$A$, $B$, 分别为此二分图的左部和右部。 **判定
转动设备故障预测技术是智慧电厂运维的关键,任何“非停”(非计划性停机)事件都可能带来重大的经济损失和安全风险。尤其在面对如汽轮机这类高速旋转部件的维护挑战时,其健康状况直接关联着整个发电系统的可靠性和经济性,这无疑凸显了实施预测性维护策略的迫切性。 预测性维护技术的革新路径 预测性维护技术的兴起,标
Dijkstra 算法说明与实现 作者:Grey 原文地址: 博客园:Dijkstra 算法说明与实现 CSDN:Dijkstra 算法说明与实现 问题描述 问题:给定出发点,出发点到所有点的距离之和最小是多少? 注:Dijkstra 算法必须指定一个源点,每个边的权值均为非负数,求这个点到其他所有
通过指令集以及其他优化方式加速非局部均值滤波算法的速度,比网络中公开的算法速度(CPU版本)至少快二倍以上,结合多线程技术,可以做到接近其GPU的速度。针对5*5的搜索特例,做了特别优化,可达到单核1080P灰度图 28ms/帧的速度,如果用双线程,可满足实时处理的需求。
联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下,安全合规地联合训练业务模型,目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现,因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度,在诸如:异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。