可以使用头文件 <algorithm> 里的方法 std::find， #include <algorithm> #include <vector> vecto...
By 张旭 CaesarChang 合作 : root121toor@gmail.com 关注我 带你看更多好的技术知识和面试题 给你一个正方形矩阵 mat，请你返回矩阵对角线元素的和...请你返回在矩阵主对角线上的元素和副对角线上且不在主对角线上元素的和。...题解: 只需要注意[i][i ] 然后另一个对角线上慢的[i][n-i-1] 求和 class Solution { public int diagonalSum(int[]
写入和判断元素是否存在都有对应的 API，所以实现起来也比较简单。...实际情况也是如此；既然要判断一个数据是否存在于集合中，考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存中的。...BurtonHowardBloom 在 1970 年提出了一个叫做 BloomFilter（中文翻译：布隆过滤）的算法。...它主要就是用于解决判断一个元素是否在一个集合中，但它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。 所以在这个场景下在合适不过了。...在 set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合中，如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。
在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给你一个按照非递减顺序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。 你必须设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。...我们将这道题拆解成两个部分，第一部分就是求该元素的左端点，另一部分就是求该元素的右端点。其实这两部分是大同小异，只要弄懂其中一个，另一个就迎刃而解！ 我们首先来讲第一部分——求该元素的左端点。...第一步将这些数据分为两个部分：小于元素和大于等于该元素这两个部分。 第二步就是普通二分算法的代码 注意这里有一个细节，跟普通二分查找算法不同，也是后面细节的“万恶之源”。...就是当 x >= t 时，right = mid，而不是mid - 1，这是因为我们最开始是将数组分为两个部分，一部分就是大于等于该元素，如果right = mid - 1，又可能会将我们要求的数据筛掉
在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...且数组中不存在target，例如数组{3,6,7},target为5，此时应该返回{-1, -1} 情况三：target 在数组范围中，且数组中存在target，例如数组{3,6,7},target为6...接下来，在去寻找左边界，和右边界了。 采用二分法来去寻找左右边界，为了让代码清晰，我分别写两个二分来寻找左边界和右边界。...nums 数组中二分查找得到第一个大于等于 target的下标（左边界）与第一个大于target的下标（右边界）； # 2、如果左边界一个大于等于 target的下标leftBorder； # 2、在 nums 数组中二分查找得到第一个大于等于 target+1的下标， 减1则得到rightBorder；
有些人会这样写，一次二分找到目标值后直接while向两边找，这样的思路会有什么问题呢？这样重复数字越多，我们的算法时间复杂度会越来越接近接近o(n)；
在这项工作中，提出了一个新的图形卷积层，它混合了邻接矩阵的多个幂，允许它学习delta运算符。层显示与GCN相同的内存占用和计算复杂性。...在合成图数据集和几个真实世界的引文图上说明了提出的图层的强度， 该存储库提供了MixHop和N-GCN的PyTorch实现，如文件中所述： https://arxiv.org/pdf/1905.00067...数据集 代码获取csv文件中图形的边缘列表。每行表示由逗号分隔的两个节点之间的边。第一行是标题。节点应从0开始编制索引。目录中Cora包含 示例图表input/。...除了edgelist之外，还有一个带有稀疏特征的JSON文件和一个带有目标变量的csv。 特征矩阵是稀疏二进制一它被存储为JSON。节点是json的键，特征索引是值。...对于每个节点要素，列ID将存储为列表的元素。特征矩阵的结构如下： 所述目标矢量是具有两列和标头一个csv，第一包含节点标识符第二目标。
张量(Tensor)是PyTorch最基本的操作对象。在几何定义中，张量是基于标量、向量和矩阵概念的眼神。通俗理解，可以讲标量视为0维张量，向量视为1维张量，矩阵视为2维张量。...在深度学习领域，可以将张量视为一个数据的水桶，当水桶中只放一滴水时就是0维张量，多滴水排成一排就是1维张量，联排成面就是2维张量，以此类推，扩展到n维向量。...张量的数据类型 PyTorch中创建张量的方法有两种，一种是通过Python数组创建，另一种是从列表中创建。...一般矩阵乘积是矩阵相乘最重要的方法，它只有在第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义。...PyTorch中的张量默认存放在CPU设备中，如果GPU可用，可以将张量转移到GPU中。CPU张量转换为Cuda张量有两种方法。
给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。
2025-01-19：数组中的峰值。用go语言，在一个整数数组 nums 中，若某个元素大于其左右相邻的元素，则称该元素为“峰值”元素。...你会得到一个整数数组 nums 和一个二维数组 queries。需要处理两种操作： 1.queries[i] = [1, li, ri]：计算子数组 nums[li..ri] 中的峰值元素数量。...最终，你需要返回一个数组 answer，其中依次包含了每一次第一种操作的结果。 请注意，子数组的第一个和最后一个元素不被视为峰值元素。 3 <= nums.length <= 100000。...解释： 第一个操作：nums[2] 变为 4 ，它已经是 4 了，所以保持不变。 第二个操作：[4,1,4] 中峰值元素的数目为 0 。...第三个操作：第二个 4 是 [4,1,4,2,1] 中的峰值元素。 答案2025-01-19： chatgpt[1] 题目来自leetcode3187。
一、前言 本文将介绍PyTorch中张量的索引和切片操作。...在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....张量变形 【深度学习】Pytorch教程（十）：PyTorch数据结构：4、张量操作（1）：张量变形 2. 索引 在PyTorch中，可以使用索引和切片操作来访问和修改张量的特定元素或子集。...使用整数索引访问单个元素 import torch x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5]) element = x[0] # 访问第一个元素 print(element)...，并且每隔一列选择一个元素。
前言 今天主要讲解的内容是：如何在已排序的数组中查找元素的第一个和最后一个位置。以 leetcode 34 题作为例题，提供二分查找的解题思路，供大家参考。...题目详述 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。...1)，不断向 mid 的左侧收缩，最后达到锁定左边界（元素的第一个位置）的目的； 如何查找元素的最后一个位置？...同查找元素的第一个位置类似，在查找到数组中某元素值等于目标值 target 时，不立即返回，通过增大查找区间的下边界 low (令 low = mid + 1)，不断向 mid 的右侧收缩，最后达到锁定右边界...if (nums == NULL || numsSize < 1) { return res; } /* 通过 locFlag 标志区分查找的元素的位置在一个还是最后一个
原题描述 + 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。...如果数组中不存在目标值，返回 [-1, -1]。...普通的二分查找在找到target后立即返回，所以我们需要做变式，情况分为以下两种。 寻找左边界 还是得举个例子。...因为lower的左边不是target，而higher也一直在尽可能的往左挪动。 寻找右边界 与上面过程相反，我们尽可能向右挪动lower，让其与higher相撞即可。...但如果复用上面的逻辑，每次挪动时令lower=mid+1，那么最终lower一定会与higher相撞于最后一个target的后一个位置。此时lower-1才是所求。
在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。 进阶： 你可以设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题吗？...示例 3： 输入：nums = [], target = 0 输出：[-1,-1] 提示： 0 <= nums.length <= 105 -109 <= nums[i] <= 109 nums 是一个非递减数组...- 1 } else if nums[mid] == target { end = mid } else { start = mid + 1 } } //此处防止数组第一个数是
# LeetCode-34-在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...如果数组中不存在目标值，返回 [-1, -1]。...target，等于则返回[0,0]，否则返回[-1,-1] 初始化头尾指针 移动头指针，直到找到第一个等于target的位置，如果找完了都没有找到，返回[-1,-1] 移动尾指针，直到找到最后一个等于target...2、二分查找(fast)： 通过判断mid位置的数值，决定左右边界的移动 当nums[mid]在mid右方，start = mid+1 当nums[mid]>target...时，说明target在mid左方，end = mid-1 当nums[mid]==target时，说明左右边界有一个地方等于target，这时候只需要查找另外一个边界等于target的即可，可以进行循环移动查找
基本索引 PyTorch 支持与 Python 和 NumPy 类似的基本索引操作，PyTorch 中的基本索引可以通过整数值来索引张量。...>>> print(a[0][1]) # 索引张量a的第一行和第二列 tensor(1) 变量 a 是一个(3 x 3)的 2D 张量，即张量 a 包含两个维度： 第一个维度，在 2D 张量中称为行维度...； 第二个维度，在 2D 张量中称为列维度； a[0]表示在张量 a 的行维度上取索引号为 0 的元素（第一行）；a[0][1]表示在张量 a 的行维度上取索引号为 0 的元素（第一行）以及在列维度上取索引号为...[k]中的每一个[]都表示张量的一个维度，从左边开始维度依次增加，而[]中的元素值代表对应维度的索引号，「此时的索引号可以为负数，相当于从后向前索引。」...，在 PyTorch 中切片索引中的步长不能小于0，即不能为负数。」
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