在每次调用 next() 时，都会检查 modCount 是否等于 expectedModCount，如果不等则抛出异常。...如果需要在遍历 List 时删除元素，应使用迭代器的写法，即 iterator.remove()； 在非遍历场景下，使用 ArrayList#remove 也没什么问题——同理，即使是遍历场景下，使用
虽然在图像领域，利用结构搜索将一个基础模型进行放大的EfficientNet在图像分类任务上达到了SOTA，但是在自然处理领域特别是机器翻译，结构搜索并没有广泛应用。...设计的搜索空间可达7.3*10155个模型，同时这种空间设计成功地将Transformer容纳进搜索空间，如图2所示， ?...这种空间的设计整体上也是模仿图像领域，将搜索出的单元结构进行堆叠，但是也有人指出，这样做其实破坏了结构的多样性[6]，没有能够将结构搜索的能力完全发挥出来，同时作者在搜索的时候也将每个单元结构中的块数量进行固定...BLEU两个指标在各个任务上也是优于标准结构，最有趣的地方在于，基于一种不确定性的搜索算法，在进行多次实验之后其波动依然不大，文中认为是热启动带来的好处，基于一个好的结构，能让最后搜索出的结果更加稳定。...虽然最后得到的结构在性能上的确是优于标准的Transformer，不过在搜索的过程中还是使用了大量的计算资源——超过200块TPU，如何更加高效的搜索出优秀的模型，依然是亟待解决的问题，同时这项工作在搜索空间的设计上也是离散的
2022-10-27：设计一个数据结构，有效地找到给定子数组的 多数元素 。 子数组的 多数元素 是在子数组中出现 threshold 次数或次数以上的元素。...int query(int left, int right, int threshold) 返回子数组中的元素 arr[left...right] 至少出现 threshold 次数， 如果不存在这样的元素则返回
2022-10-27：设计一个数据结构，有效地找到给定子数组的 多数元素 。 子数组的 多数元素 是在子数组中出现 threshold 次数或次数以上的元素。...int query(int left, int right, int threshold) 返回子数组中的元素 arrleft...right 至少出现 threshold 次数， 如果不存在这样的元素则返回
过滤的标准：如果某数据结构中含有重复的url，就不再重复保存。...数据结构选型： 数组：查询复杂度O(N) NSArray 哈希表：查询复杂度O(1) NSSet NSDictionary 1....哈希表结构 其实，对于上述的数组类型的数据结构，如果要查询一个元素，时间复杂度是比较高的，因为它必须遍历才能实现查询操作。...而实际应用中，查询效率比较高的是哈希表，这种结构在OC开发中有两种常见形式，一种是字典，一种是集合。集合每个元素只需要一样值即可，而字典每个元素则需要存储两种数据，键和值。 ?...哈希表 另外，哈希结构在Android开发中对应的形式则类似下面的： private static HashSet sectionUrlSet = new HashSet(); 2.1
机器之心专栏 作者：王林楠、田渊栋 布朗大学在读博士王林楠在本文中介绍了他与 Facebook 田渊栋团队合作，在 2020 年 NeurIPS 取得亮眼表现的新算法，以及其在神经网络结构搜索中的应用。...把 LA-MCTS 应用在神经网络结构搜索（NAS） 我们同时也把 LA-MCTS 应用在神经网络结构搜索给 CIFAR-10，ImageNet，Detection 等。...下面是我们搜索出来的网络的结果。 ? 我们在 NAS 探索的一个简介 1. 起源：应用蒙特卡洛树搜索在神经网络结构搜索。...开源 one-shot/few-shots LaNAS：只需几个 GPU，快速并且高效完成神经网络结构搜索。含搜索，训练，整套 pipeline。...为了实现这个目标，他一直致力于建立一个基于蒙特卡洛树搜索的人工智能，来设计不同的人工智能给大众。通过四年的努力，他们已经围绕蒙特卡洛树搜索建立了一个完整的神经网络结构搜索系统去实现这个目标。
实现一个二分搜索算法，搜索指定元素在已排序数组中的位置。（递归或者非递归实现） 简介：实现一个二分搜索算法，搜索指定元素在已排序数组中的位置。...（递归或者非递归实现） 算法思路 算法思路 二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。该算法对数组进行比较次数的上限是 O(log n)。...每次将当前查找区间中点与目标值进行比较，如果相等，则表示已经找到目标元素；如果中间值大于目标元素，则说明目标元素只可能在mid左侧，所以再次在[l, mid-1]区间进行查找；否则说明目标元素只可能在mid...System.out.println("The index of " + x + " in array is: " + result); // 输出结果 } } 同样地，在Java...每次将当前查找区间中点与目标值进行比较，如果相等，则表示已经找到目标元素；如果中间值大于目标元素，则说明目标元素只可能在mid左侧，所以再次在[l, mid-1]区间进行查找；否则说明目标元素只可能在mid
在大型项目中，组织和管理 SCSS 文件结构是非常重要的，可以提高开发效率和代码的可维护性。...下面是一些有效的方法： 使用模块化和层次化的文件结构：将 SCSS 文件按照模块进行组织，每个模块包含相关的样式规则。可以使用文件夹来分组不同的模块，根据需要可以进一步分解为更小的模块。...使用嵌套规则：SCSS 具有嵌套规则的特性，可以更好地组织样式规则。可以根据 HTML 结构的嵌套关系，在 SCSS 中使用层次嵌套，使代码更具可读性和可维护性。...使用注释和文档：在 SCSS 文件中添加适当的注释，说明样式规则的用途和作用，便于其他开发人员理解和维护代码。可以使用文档生成工具将注释自动生成为文档，方便查阅和使用。...通过合理的组织和管理 SCSS 文件结构，可以提高开发效率并减少代码的维护难度。
论文提出使用进化算法来进行神经网络结构搜索，整体搜索逻辑十分简单，结合权重继承，搜索速度很快，从实验结果来看，搜索的网络准确率挺不错的。...Classifiers [1240] 论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.01041 Introduction *** 论文对当前的进化算法进行少量地改造，结合前所未有的算力进行神经网络结构搜索...，在CIFAR-10上达到了很不错的准确率。...种群数量为1000，worker一般为种群数量的$\frac{1}{4}$ Encoding and Mutations 网络结构表示为图(DNA)，节点表示3维tensor或激活方法，tensor...对于两个超参数，种群大小和迭代次数，则是越大越好，太小容易陷入局部最优 CONCLUSION *** 论文提出使用进化算法来进行神经网络结构搜索，整体搜索逻辑十分简单，结合权重继承，搜索速度很快，
2021-07-13：恢复二叉搜索树。给你二叉搜索树的根节点 root ，该树中的两个节点被错误地交换。请在不改变其结构的情况下，恢复这棵树。进阶：使用 O(n) 空间复杂度的解法很容易实现。
Google搜索算法使用图表来确定搜索结果的相关性。 运营研究是一个使用图表来寻找降低运输和交付货物和服务成本的最佳途径的领域。 甚至化学使用图表来表示分子！...基本结构 图表用于表示，查找，分析和优化元素（房屋，机场，位置，用户，文章等）之间的连接。下图是图表的示例： ? 通过上图可以清楚地看到构成图的两个主要元素：连接它们的圆圈和粗线。...在一个图结构中，如果看到图表中的边没有指向特定方向的箭头时，那么该图表是无向的。 ? 加权图 在加权图中，每条边都有一个与之相关的值（称为权重）。该值用于表示它们连接的节点之间的某种可量化关系。...这就像“走在圈子里”，就像你在城市周围开车一样，你走的路可以带你回到你的初始位置。在图中，这些“圆形”路径称为“循环”。它们是在同一节点上开始和结束的有效路径。...图总结 图表是Google搜索，Google地图，GPS和社交媒体都有使用的一种数据结构。 它们用于表示元素间的连接关系 图中的元素称为节点，它们之间的连接称为边。
事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。...3 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。...若i==k，返回x；若i在小于x的元素中递归查找第i小的元素；若i>k，在大于x的元素中递归查找第i-k小的元素。 终止条件：n=1时，返回的即是i小元素。...一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。 深度优先遍历图算法步骤： 1. 访问顶点v； 2. 依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问； 3....动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次需要计算已经计算过的子问题时，只是 在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。
事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。...递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。...若i==k，返回x；若i在小于x的元素中递归查找第i小的元素；若i>k，在大于x的元素中递归查找第i-k小的元素。 终止条件：n=1时，返回的即是i小元素。...这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。 关于动态规划最经典的问题当属背包问题。 算法步骤： 1. 最优子结构性质。...动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次需要计算已经计算过的子问题时，只是 在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。
事实上，快速排序通常明显比其他 Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。...3、 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。...5、若 i==k，返回 x；若 i在小于 x 的元素中递归查找第 i 小的元素；若 i>k，在大于 x 的元素中递归查找第 i-k 小的元素。...这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。 关于动态规划最经典的问题当属背包问题。 算法步骤 1、最优子结构性质。...动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次需要计算已经计算过的子问题时，只是 在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。
事实上，快速排序通常明显比其他Ο(nlogn)算法更快，因为它的内部循环（innerloop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。...3.递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。...5.若i==k，返回x；若i在小于x的元素中递归查找第i小的元素；若i>k，在大于x的元素中递归查找第i-k小的元素。...这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。 关于动态规划最经典的问题当属背包问题。 算法步骤： 1.最优子结构性质。...动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次需要计算已经计算过的子问题时，只是在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。
事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。...3、 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。...5、若i==k，返回x；若i在小于x的元素中递归查找第i小的元素；若i>k，在大于x的元素中递归查找第i-k小的元素。...这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。 关于动态规划最经典的问题当属背包问题。 算法步骤 1、最优子结构性质。...动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次需要计算已经计算过的子问题时，只是 在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。
事实上，快速排序通常明显比其他Ο(nlogn) 算法更快，因为它的内部循环（innerloop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。...递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。...若 i==k，返回 x；若 i在小于 x 的元素中递归查找第 i 小的元素；若 i>k，在大于 x 的元素中递归查找第 i-k 小的元素。...这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。 关于动态规划最经典的问题当属背包问题。 算法步骤： 1. 最优子结构性质。...动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次需要计算已经计算过的子问题时，只是在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。
事实上，快速排序通常明显比其他Ο(nlogn)算法更快，因为它的内部循环（innerloop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。...递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。...若i==k，返回x；若i在小于x的元素中递归查找第i小的元素；若i>k，在大于x的元素中递归查找第i-k小的元素。 终止条件：n=1时，返回的即是i小元素。...这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。 关于动态规划最经典的问题当属背包问题。 算法步骤： 最优子结构性质。...动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次需要计算已经计算过的子问题时，只是在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。
事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。...3 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。...若i==k，返回x；若i在小于x的元素中递归查找第i小的元素；若i>k，在大于x的元素中递归查找第i-k小的元素。 终止条件：n=1时，返回的即是i小元素。...这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。 关于动态规划最经典的问题当属背包问题。 算法步骤： 1. 最优子结构性质。...动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次需要计算已经计算过的子问题时，只是 在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。
事实上，快速排序通常明显比其他Ο(nlogn)算法更快，因为它的内部循环（innerloop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 ...3递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。...5.若i==k，返回x；若i在小于x的元素中递归查找第i小的元素；若i>k，在大于x的元素中递归查找第i-k小的元素。 终止条件：n=1时，返回的即是i小元素。...这个算法也可以在一个图中，找到从一个顶点s到任何其他顶点的最短路径。对于不含负权的有向图，Dijkstra算法是目前已知的最快的单源最短路径算法。 ...动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次需要计算已经计算过的子问题时，只是在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。
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