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每日算法系列【LeetCode 1031】两个非重叠子数组的最大和

题目描述 给出非负整数数组 A ，返回两个非重叠（连续）子数组中元素的最大和，子数组的长度分别为 L 和 M。（这里需要澄清的是，长为 L 的子数组可以出现在长为 M 的子数组之前或之后。）...提示 L >= 1 M >= 1 L + M <= A.length <= 1000 0 <= A[i] <= 1000 题解 这题意思就是找到两段给定长度的、不重合的、连续的区间，使得两段区间和最大。...用 dpm[i] 表示前 i 个数中长度为 M 的区间和的最大值。...然后 dpm 全部处理完之后，遍历数组，假设长度为 L 的区间以 A[i] 结束，那么我们只需要在 A[0] 到 A[i-L] 中间找长度为 M 的区间最大和就行了，那答案不就是上面求好的 dpm[i-L...变量、写法上能否更优美一点？ 当然很熟练了之后这些都不用考虑了，上来像我一样直接一步到位就行了，嘻嘻。

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无重叠区间——贪心算法

给定一个区间的集合，找到需要移除区间的最小数量，使剩余区间互不重叠。 注意: 可以认为区间的终点总是大于它的起点。 区间 [1,2] 和 [2,3] 的边界相互“接触”，但没有相互重叠。...示例 2: 输入: [ [1,2], [1,2], [1,2] ] 输出: 2 解释: 你需要移除两个 [1,2] 来使剩下的区间没有重叠。...示例 3: 输入: [ [1,2], [2,3] ] 输出: 0 解释: 你不需要移除任何区间，因为它们已经是无重叠的了。...题解：又是给了一组数组，问之间有无重叠区间，显然可以考虑将其排序之后，逐个比较，考虑局部最优解，符合贪心算法思想 因为区间的终点始终大于它的起点，我们考虑将其按照终点大小，由小到大排序 这里直接调用Arrays.sort...，且没有后效性)，发现符合贪心算法，接着找出贪心策略(即排序后依次比较)，我们发现此题还是可以简洁性的处理。

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    重叠时间段问题优化算法详解

    选取活跃时段内的最大人数，并汇总活跃时长。 （1）一个房间内同一用户的重叠时段问题 理论上同一用户进出房间的时间段是不存在重叠的。...最小范围算法（表连接） 该算法步骤如下： （1）将进出同一房间的所有时间点（不分用户）统一排序。...该算法的核心思想是：将所有的进出时间点统一排序，同时记录每个时间点的进出用户数。...我们必须保证对于一个房间每个时间点是唯一的；2. 必须确定某一时间点的进出方向和进出数量。这两个点是保证算法成立的充要条件。出于同样的理由，在拆分跨天记录时，为保持时间点的唯一性，起止时间相差一秒。...1的时段汇总），并求出活跃时段的峰值人数（最大重叠度）。

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    ​LeetCode刷题实战497：非重叠矩形中的随机点

    算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！...今天和大家聊的问题叫做 非重叠矩形中的随机点，我们先来看题面： https://leetcode-cn.com/problems/random-point-in-non-overlapping-rectangles.../ 给定一个非重叠轴对齐矩形的列表 rects，写一个函数 pick 随机均匀地选取矩形覆盖的空间中的整数点。...提示： 整数点是具有整数坐标的点。 矩形周边上的点包含在矩形覆盖的空间中。...LeetCode刷题实战481：神奇字符串 LeetCode刷题实战482：密钥格式化 LeetCode刷题实战483：最小好进制 LeetCode刷题实战484：寻找排列 LeetCode刷题实战485：最大连续

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    网络最大流算法—EK算法

    前言 EK算法是求网络最大流的最基础的算法，也是比较好理解的一种算法，利用它可以解决绝大多数最大流问题。...但是受到时间复杂度的限制，这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么？ 对一张网络流图，每次找出它的最小的残量（能增广的量），对其进行增广。...没错，EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时，需要对整张图遍历一边。 那我们如何进行遍历呢？BFS还是DFS？....^#) 所以我们选用BFS 在对图进行遍历的时候，记录下能进行增广的最大值，同时记录下这个最大值经过了哪些边。...通过上图不难看出，这种算法的性能还算是不错， 不过你可以到这里提交一下就知道这种算法究竟有多快(man)了 可以证明，这种算法的时间复杂度为 大体证一下： 我们最坏情况下每次只增广一条边，则需要增广

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    每日一题三个无重叠子数组的最大和

    由正整数组成，找到三个互不重叠的子数组的最大和。 每个子数组的长度为 ? ，我们要使这 ? 个项的和最大化。 返回每个区间起始索引的列表（索引从 0 开始）。...个不重叠数组的最大和。 假设到第 ? 个元素为止，一共已经产生了 ? 个不重叠数组，那么令 ? 表示这 ? 个不重叠数组的最大和。 然后就要寻找状态转移方程。对于第 ?...个不重叠数组的最大和即可。 如果不取，那问题就变成了求到第 ? 个元素为止，产生 ? 个不重叠数组的最大和，那么转移方程为： ?...当然这题还需要你还原出最大和的情况下，所有子数组的起始元素下标，所以需要另外用一个数组保存一下每一步的最优下标。 同样，假设到第 ? 个元素为止，一共已经产生了 ? 个不重叠数组，用 ?

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    【JavaScript 算法】动态规划：最优子结构与重叠子问题

    在算法的世界里，动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是一种解决复杂问题的有力工具。它通过将问题分解为更小的子问题，并记忆这些子问题的结果，从而避免重复计算，提高效率。...二、重叠子问题 重叠子问题是指在解决一个问题的过程中，会多次遇到相同的子问题。...通过理解最优子结构和重叠子问题的概念，我们可以更好地应用动态规划来解决实际问题。这两个核心概念帮助我们识别问题的结构特性，并选择合适的优化策略，从而提高算法的效率。...dp[i][w] 表示前 i 件物品在容量为 w 时能够获得的最大价值。通过遍历每一件物品和每一种可能的容量，我们可以找到在不超过最大容量的情况下，能够获得的最大价值。...在实际应用中，识别问题是否具有最优子结构和重叠子问题的性质，并正确使用记忆化技术或表格法，可以显著提高算法的效率。 通过以上两个示例，相信大家对动态规划的基本思想和应用有了更深入的理解。

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    【算法】相邻最大差值

    问题描述 给定一个数组，求如果排序之后，相邻两数的最大差值，要求时间复杂度O(N) 例子： 5,9,8,3,15 那么排序后的数，3,5,8,9,15，因此相邻最大差值为15-9=6 解题思路 由于时间复杂度要求为...这里我们需要借助桶排序的思想： 1）找出数组的最大值max和最小值min 2）将区间均等的划分为 N + 1份，即有N + 1个桶。...依次比较每两非空桶，即后桶的min减去前桶的max 的差值，即可获得最大的差值 实现代码 public static int maxGap(int[] nums) { if (nums ==...null || nums.length < 2) { return 0; } // 1）找出数组的最大值max和最小值min int max =...// 依次比较每两非空桶，即后桶的min减去前桶的max 的差值，即可获得最大的差值 for(int i = 0; i <= len; i++) { if (hasNum[i]) {

    1.5K40

    网络最大流算法—Dinic算法及优化

    前置知识 网络最大流入门 前言 Dinic在信息学奥赛中是一种最常用的求网络最大流的算法。 它凭借着思路直观，代码难度小，性能优越等优势，深受广大oier青睐 思想 Dinic算法属于增广路算法。...它的核心思想是：对于每一个点，对其所连的边进行增广，在增广的时候，每次增广“极大流” 这里有别于EK算法，EK算法是从边入手，而Dinic算法是从点入手 在增广的时候，对于一个点连出去的边都尝试进行增广...，即多路增广 Dinic算法还引入了分层图这一概念，即对于$i$号节点，用dis(i)表示它到源点的距离，并规定，一条边能够被增广，当且仅当它连接的两个点$u,v$满足：dis(v)=dis(u)+1，...每次BFS构造分层图（注意必须每次都重新构造，因为每次增广之后会删除一些无用的边，也就会删除一些无用的点） 然后从源点开始多路增广 优化 当前弧优化：对于每个点，我们记录下它已经增广了哪些边，当再次回到这个点的时候...Dinic算法的性能在比赛中表现的非常优越。

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    ☆打卡算法☆LeetCode 85、最大矩形 算法解析

    一、题目 1、算法题目 “给定包含0和1的二维矩阵，找出只包含1的最大矩阵，返回其面积。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：85....最大矩形 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给定一个仅包含 0 和 1 、大小为 rows x cols 的二维二进制矩阵，找出只包含 1 的最大矩形，并返回其面积...首先，说一下暴力解法：列举所有可能出现的矩形，枚举矩形所有的左上角和右下角坐标，并检查该矩形是否是面积最大的，但是这样做时间复杂度过高，会超时。我发现在学算法之前我写出来的算法都是暴利解法。。。...那么就可以使用单调栈的做法，找到最高的柱子，并找到它左右的最大高度，拼接成最大的矩形，得到面积就是想要的结果。...思路就是： 枚举矩形的下边界，枚举下边界的每一列的高度 找到最高的柱子向左右寻找最大的矩形 得到矩形求出面积

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    PREDATOR: 低重叠三维点云的配准方法（CVPR2021）

    图1 PREDATOR的将注意力集中在重叠区域，并选择该区域的显著点，以便在低重叠情况下仍能进行鲁棒配准。 针对的问题： 1.实际应用中很多情况点云是低重叠的。...2.目前绝大多数的评价数据集都是高重叠率的点云数据，但当两个点云之间的重叠低于30%时，即使是最知名的方法的配准性能也会迅速恶化。 重要的贡献： 1....算法原理： 作者所提出的PREDATOR是一个双流编解码器网络。该网络的实现使用的是KPConvstyle点卷积的残差块，但是这个主干架构是不可知的，当然也可以用其他的三维卷积公式来实现。...此外，作者比较了ModelNet40和 PREDATOR的配准性能，实验结果如下： 表1 不同兴趣点采样策略下的PREDATOR性能研究 表2 不同算法在3DMatch和3DLoMatch数据集上的结果...该模型的核心是一个重叠注意模块，可以在点云的潜在编码之间进行早期信息交换，从而推断哪些点可能位于重叠区域。

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    PREDATOR: 低重叠三维点云的配准方法（CVPR2021）

    图1 PREDATOR的将注意力集中在重叠区域，并选择该区域的显著点，以便在低重叠情况下仍能进行鲁棒配准。 针对的问题： 1.实际应用中很多情况点云是低重叠的。...2.目前绝大多数的评价数据集都是高重叠率的点云数据，但当两个点云之间的重叠低于30%时，即使是最知名的方法的配准性能也会迅速恶化。 重要的贡献： 1....算法原理： 作者所提出的PREDATOR是一个双流编解码器网络。该网络的实现使用的是KPConvstyle点卷积的残差块，但是这个主干架构是不可知的，当然也可以用其他的三维卷积公式来实现。...此外，作者比较了ModelNet40和 PREDATOR的配准性能，实验结果如下： 表1 不同兴趣点采样策略下的PREDATOR性能研究 表2 不同算法在3DMatch和3DLoMatch数据集上的结果...该模型的核心是一个重叠注意模块，可以在点云的潜在编码之间进行早期信息交换，从而推断哪些点可能位于重叠区域。

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