tag 滑動窗口

標籤
貢獻7
67
05:19 PM · Nov 15 ,2025
u_17465856 頭像 u_16213573 頭像 u_17534189 頭像 u_16110811 頭像 u_17302888 頭像 u_92655 頭像 u_15988698 頭像

@滑動窗口 / 博客 RSS 訂閱

u_16213573 頭像

數據探索家 - leetcode76. 最小覆蓋子串

76.最小覆蓋子串 給你一個字符串s，字符串t. 返回s中涵蓋t所有字符的最小子串。如果s中不存在涵蓋t所有字符的子串，則返回空字符串""。 遇到的問題 找出所有符合條件的字段，然後統計長度。統計abc字符出現的次數，這種方法的問題是？ 如何統計各個字符出現的次數？思路分析 這種題目一般使用滑動窗口來實現

字符串 , 子串 , 算法 , 滑動窗口 , 後端開發 , 哈希算法 , Python

收藏 評論

u_17534189 頭像

qq68d2318712d49 - java用哈希表實現LeetCode 438的滑動窗口算法

使用哈希表實現LeetCode 438（找到字符串中所有字母異位詞）的滑動窗口算法，適用於字符串包含任意字符（不僅限於小寫字母）的場景。核心思路是通過哈希表記錄字符頻率，結合固定大小的滑動窗口判斷子串是否為異位詞。 實現代碼 import java.util.*; public class FindAnagramsWithHash

字符串 , 算法 , 滑動窗口 , 後端開發 , JAVA , harmonyos , 散列表

收藏 評論

u_17465856 頭像

俗人Layman - 【一看就會一寫就廢 指間算法】找到一個數字的 K 美麗值—— 滑動窗口、字符串

指尖劃過的軌跡，藏着最細膩的答案~ 題目： 給你一個二進制字符串 s 和一個整數 k 。如果所有長度為 k 的二進制字符串都是 s 的子串，請返回 true ，否則請返回 false 。 示例 1： 輸入：s = "00110110", k = 2 輸出：true 解釋：長度為 2 的二進制串包括 "00"，"01

指尖人生 , 字符串 , 滑動窗口 , c++ , 後端開發 , c

收藏 評論

u_16110811 頭像

primeshao - 1040. Moving Stones Until Consecutive II

題目 On aninfinitenumber line, the position of the i-th stone is given bystones[i]. Call a stone anendpoint stoneif it has the smallest or largest position. Each turn, you pick up an endp

初始狀態 , 數組 , yyds乾貨盤點 , 滑動窗口 , 代碼人生

收藏 評論

u_17302888 頭像

愛吃飯的程序媛 - 992. Subarrays with K Different Integers

題目 Given an array A of positive integers, call a (contiguous, not necessarily distinct) subarray of A good if the number of different integers in that subarray is exactly K. (For exampl

數組 , yyds乾貨盤點 , 滑動窗口 , 代碼人生 , ide

收藏 評論

u_17465856 頭像

俗人Layman - 【一看就會一寫就廢 指間算法】無重複字符的最長子串—— 滑動窗口、字符串

指尖劃過的軌跡，藏着最細膩的答案~ 題目： 給定一個字符串 s ，請你找出其中不含有重複字符的 最長 子串 的長度。 示例 1: 輸入: s = "abcabcbb" 輸出: 3 解釋: 因為無重複字符的最長子串是 "abc"，所以其長度為 3。注意 "bca" 和 "cab" 也是正確答案。 示例 2:

指尖人生 , 雙指針 , 哈希表 , 滑動窗口 , c++ , 後端開發 , 最長子串 , c

收藏 評論

u_92655 頭像

小題大作 - 自注意力機制（Self-Attention）的基本知識

輸入是一堆向量的案例：文字處理、聲音處理、 一.文字處理 將輸入詞彙變成數組的方法： 1.one hot encoding獨熱編碼 用一個很長的數組，然後不同位置為1表示不同詞彙，可能意思或類別相近的東西編碼相近 2.詞嵌入word embeding 相似詞性的聚集在一起 二.聲音信號處理 利用一個滑動窗口，

數組 , 滑動窗口 , 文字處理 , 後端開發 , harmonyos

收藏 評論

u_15988698 頭像

代碼天地 - CNN-LSTM做時間序列預測火力全開，思路非常上頭！

在處理兼具局部相關性與長期依賴性的複雜時序數據時，CNN-LSTM是個非常可靠和有效的選擇。因為它通過分工協作有效解決了關鍵矛盾，這方面比單一模型更全面、更穩健。 但從創新角度來説，CNN-LSTM做時序預測研究範式已經發生了深刻變化，單純堆疊的思路是很難再登上頂會頂刊了。現在的主流更偏向於深度集成與改造，或與Transformer等新架構進行復雜融合，這方面已有不少成果出

局部特徵 , 服務器 , 數據 , 滑動窗口 , 分佈式

收藏 評論

u_17465856 頭像

俗人Layman - 【一看就會一寫就廢 指間算法】愛生氣的書店老闆—— 滑動窗口

指尖劃過的軌跡，藏着最細膩的答案~ 題目： 有一個書店老闆，他的書店開了 n 分鐘。每分鐘都有一些顧客進入這家商店。給定一個長度為 n 的整數數組 customers ，其中 customers[i] 是在第 i 分鐘開始時進入商店的顧客數量，所有這些顧客在第 i 分鐘結束後離開。 在某些分鐘內，書店老闆會生氣。 如果書店老闆在第 i 分鐘生氣，那麼 grump

數組 , 滑動窗口 , c++ , 後端開發 , c

收藏 評論