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爬取Leetcode Hot 100 题单最近在刷leetcode hot 100，想做一个记录，方便后面来复习不太熟练的题目，于是想通过python来爬取 leetcode hot 100 的题单，格式为 "- 1 两数之和、[两数之和](两数之和链接)"

代码随想录算法训练营Day33 | 322.零钱兑换、279.完全平方数、139.单词拆分、背包总结322. 零钱兑换 - 力扣（LeetCode）动态规划五部曲：1. dp[j]：凑足总额为 j 的所需钱币的最少个数；

递归、搜索与回溯-综合练习：28.不同路径Ⅲ

Rust ＞牛客OJ在线编程常见输入输出练习场https://ac.nowcoder.com/acm/contest/5647链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/5647/J

ENVI 5.6 利用现场标准校准板计算地表反射率具体步骤核心目标：利用已知反射率的校准板，建立DN值与地表反射率的线性关系 ρ = a × DN + b，并将此关系应用于整个Pix4D拼接影像，得到定标后的反射率影像。

基础数据结构应用-一个简单的整数问题区间修改, 单点查询但是树状数组只能支持单点修改, 单点查询因此可以求出原序列的差分序列, 假设原序列是 a 1 , a 2 , a 3 , . . . , a n a_1, a_2, a_3, ..., a_n a1,a2,a3,...,an 求出差分序列 b 1 , b 2 , b 3 , . . . , b n b_1, b_2, b_3, ..., b_n b1,b2,b3,...,bn b 1 = a 1 − a 0 b_1 = a_1 - a_0 b1=a1−a0, b 2 = a 2 −

进阶数据结构应用-一个简单的整数问题2(Fenwick-Tree 解法)两个操作首先, 借用一个简单的整数问题思想, 在区间加法的情况下, 可以将原数组转化为差分数组, 进行区间修改操作

点云生成深度图的原理及算法步骤和参数详细说明点云生成深度图的原理是将三维点云数据投影到二维平面上，形成深度图像，其中每个像素值代表场景中对应位置的深度（距离）信息。以下是详细的算法步骤和参数说明：

点云SIFT3D特征点云原理、算法描述及参数详细说明SIFT3D（Scale Invariant Feature Transform 3D）算法通过构建多尺度空间，在三维点云中检测对尺度、旋转和光照变化具有不变性的关键点。其核心思想源于2D-SIFT，但针对三维数据进行了扩展：

3DHarris特征提取算法描述及参数详细说明3D Harris特征提取算法描述及参数详细说明3D Harris特征提取算法是二维Harris角点检测在三维点云中的扩展，其核心思想是通过分析点云局部邻域的几何变化（如法向量或曲率变化）来检测关键点。算法步骤如下：

技术面试复盘：高频算法题的前端实现思路（防抖、节流、深拷贝等）

希望有朝一日能如愿以偿

力扣每日一题：使数组和能被p整除给你一个正整数数组 nums，请你移除最短子数组（可以为空），使得剩余元素的和能被 p 整除。不允许将整个数组都移除。

AAAI-2013《Spectral Rotation versus K-Means in Spectral Clustering》论文的核心思想是针对谱聚类（spectral clustering）算法中从松弛连续谱向量到离散簇标签的转换过程提出改进。传统谱聚类（如Normalized Cut或Ratio Cut）通常使用K-Means算法对谱向量进行聚类，以获得最终簇分配。然而，这种方法可能导致连续解偏离真实的离散解，从而影响图割目标函数的值和聚类准确率。论文引入“谱旋转”（spectral rotation）技术，通过在谱向量上施加正交旋转矩阵，使旋转后的向量更接近离散簇指示矩阵，从而更好地优化图割目标函数，并提升聚类性能。核心

【补题】【atcoderabc434】【codeforces1067】https://atcoder.jp/contests/abc434/tasks/abc434_d前缀和的计算本质上是动态规划，利用已经计算好的结果来推导新的结果。

roman_日积跬步-终至千里

【模式识别与机器学习】AdaBoost算法：集成学习的基本原理与AdaBoost算法的应用关键词：自适应提升算法、弱分类器通过权重分配构成强分类器AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种自适应提升算法，它属于集成学习的重要分支。在机器学习的大家庭中，集成学习就像是一个智慧的团队领导者，它不依赖于某个单一的"专家"，而是通过整合多个"普通员工"的意见来做出更明智的决策。

中位数贪心|前缀和_距离和ret=l+r_1数据按排序后，处于中间位置的数值（数据个数奇数取正中间，偶数取中间两个的平均值）lc462class Solution { public: int minMoves2(vector<int>& nums) { int m = nums.size() / 2; ranges::nth_element(nums, nums.begin() + m); int mid = nums[m];

一匹电信狗

【LeetCode】栈和队列进阶题目有梦想的电信狗本文用C++实现LeetCode栈和队列的进阶题：题目链接：https://leetcode.cn/problems/min-stack/description/

机器学习之心

198种组合算法+优化TCN时间卷积神经网络+SHAP分析+新数据预测+多输出！深度学习可解释分析，强烈安利，粉丝必备！主要功能9种映射方法，种群初始值选择,改进智能算法 label=1 对应 tent 映射 label=2 对应 chebyshev 映射 label=3 对应 singer 映射 label=4 对应 logistic 映射 label=5 对应 sine 映射 label=6 对应 circle 映射 label=7 对应立方映射 label=8 对应 Hénon 映射 label=9 对应广义Logistic映射

数据结构——线性表线性表是具有相同数据类型的 n 个数据元素的有限序列。元素个数有限逻辑上顺序排列每个元素有且仅有一个直接前驱和直接后继

吃着火锅x唱着歌

LeetCode 3371.识别数组中的最大异常值给你一个整数数组 nums。该数组包含 n 个元素，其中恰好有 n - 2 个元素是特殊数字。剩下的两个元素中，一个是所有特殊数字的和，另一个是异常值。