算法

[hot100 NO.13~18]该解法的核心是动态规划，通过定义状态 dp[i] 表示「以 nums[i] 为结尾的最大子数组和」，将原问题拆解为更小的子问题，逐步推导最优解。

Prototypical Networks 在图像识别中表现如何？Prototypical Networks（原型网络）在图像识别领域，尤其是在小样本学习（Few-Shot Learning）和零样本学习（Zero-Shot Learning）任务中，展现出了显著的优势和良好的性能。以下是其在图像识别中的表现和特点：

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A*（A-Star）算法详解：智能路径规划的核心技术在人工智能、游戏开发、机器人导航以及地图应用等领域，寻找两点之间的最优路径是一个基础而关键的问题。A*（读作“A-Star”）算法因其高效性与准确性，成为解决此类问题的首选方法之一。自1968年由Peter Hart、Nils Nilsson 和 Bertram Raphael 提出以来，A* 算法凭借其启发式搜索机制，在保证找到最短路径的同时显著减少了搜索空间，成为路径规划领域的经典算法。

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从 N 个商品中找出总价最小的 K 个方案最近遇到一道有趣的算法题，想和大家分享一下：问题描述：给定 N 个商品（每个商品只能选一次），从中找出总价最小的 K 个不同购买方案。每个方案是商品的一个子集，目标是返回总价格最小的前 K 个组合。

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【微实验】谱聚类之大规模数据应用——Nyström 方法目录🌌 序章：落叶知秋的隐喻🧐 困境：当数据规模压垮算法生活里的 “规模难题”数据里的 “锚点密码”

A.每日一题——3606. 优惠券校验器击败47.54%时间复杂度O(Nlogn)这题的思路非常简单，但是实现起来比较麻烦，感觉应该算个中等题，主要就是考察排序

D.二分查找-基础——744. 寻找比目标字母大的最小字母模板题👇优选算法-二分：18.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置击败100.00%时间复杂度O(LogN)

LeetCode热题100--347. 前 K 个高频元素--中等给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按任意顺序返回答案。

冒泡、选择、插入排序简介（C++）冒泡排序通过重复遍历数组，比较相邻元素并交换位置，将较大元素逐渐“冒泡”到数组末尾。C++实现代码特点

贪心算法：2.将数组和减半的最少操作次数

LeetCode 49.字母异位词分组给你一个字符串数组，请你将字母异位词组合在一起。可以按任意顺序返回结果列表。字母异位词：【字母异位词是通过重新排列不同单词或短语的字母而形成的单词或短语，并使用所有原字母一次】

LeetCode 235 & 236 最近公共祖先（LCA）解题总结目录一、LeetCode 236. 普通二叉树的最近公共祖先1. 核心思想：后序遍历 + 递归分治（验证式遍历）

Leetcode 77 数组中的最大数对和 | 统计坏数对的数目2815. 数组中的最大数对和给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums 。请你从 nums 中找出和最大的一对数，且这两个数数位上最大的数字相等。

学习笔记——Linux 进程管理笔记子进程是父进程的副本Linux 2.6之后（如Ubuntu 18，Linux 5.4）：采用写时复制（Copy-On-Write，COW）技术

【图像算法 - 38】工业巡检应用：基于 YOLO 与 OpenCV 的高精度管道缺陷检测系统实现摘要：本文将详细介绍如何利用当前先进的深度学习目标检测算法 YOLOv11，结合强大的计算机视觉库 OpenCV，构建一个高效、准确的管道缺陷检测系统。我们将从环境搭建、数据准备、模型训练到最终的检测应用，手把手带你完成整个流程，为城市地下管网、油气输送管道、工业厂区内管廊等场景提供智能化的缺陷识别与风险预警解决方案。关键词： YOLOv11, OpenCV, 管道缺陷检测, 深度学习, 目标检测, Python

算法基础教学：哈希表要理解哈希表，我们必须先看一眼你的内存条（RAM）。在计算机底层，内存是一块巨大的、线性的存储空间。你可以把它想象成一条无限长的街道，每个房子都有一个唯一的门牌号（内存地址，Memory Address）。

【图像算法 - 39】环保监测应用：基于 YOLO 与 OpenCV 的高精度水面垃圾检测系统实现摘要：本文将详细介绍如何利用当前先进的深度学习目标检测算法 YOLOv11，结合强大的计算机视觉库 OpenCV，构建一个高效、准确的水面垃圾检测系统。我们将从环境搭建、数据准备、模型训练到最终的检测应用，手把手带你完成整个流程，为河流、湖泊、港口、近海等水域的智能环保监测、无人船巡检、生态治理提供实用的技术支撑。关键词： YOLOv11, OpenCV, 水面垃圾检测, 深度学习, 目标检测, Python

回文链表算法给你一个单链表的头节点 head ，请你判断该链表是否为回文链表。如果是，返回 true ；否则，返回 false 。

机器学习进阶＜13＞基于Boosting集成算法的信用评分卡模型构建与对比分析之前写Boosting理论博客时，我想做一个小项目让读者更加深入理解这些算法，于是我想到了“能不能用这个做金融风控的评分卡？”写这个项目的时候踩了不少“理论对不上实战”的坑，比如样本不平衡时AdaBoost直接失效、GBDT可解释性差被监管质疑。

冒泡、选择、插入排序简介（Python）冒泡排序通过重复遍历列表，比较相邻元素并交换位置，将较大元素逐渐“冒泡”到末尾。时间复杂度：平均和最坏情况为 $O(n^2)$，最好情况（已排序）为 $O(n)$。代码实现：