算法

字符串哈希定义：把字符串映射到整数的函数 \(f\)，称 \(f\) 为 Hash 函数。从定义可以看出，字符串 Hash 函数的实质是：把每个不同的字符串转化为不同的整数，希望 \(O(1)\) 判断两个字符串是否相等。

保险公司车险理赔欺诈检测（随机森林）业务痛点：某财险公司年车险理赔额超80亿元，欺诈案件占比约8%（行业平均5-10%），年损失超6.4亿元。现有欺诈检测依赖人工审核（单案耗时2-3天），存在：

大江东去浪淘尽千古风流人物

【VLN】VLN（Vision-and-Language Navigation视觉语言导航）算法本质，范式难点及解决方向（1）VLN（Vision-and-Language Navigation，视觉语言导航）的本质是多模态时序决策问题。它要求智能体同时理解视觉环境与自然语言指令，在连续的环境中进行一系列导航动作，最终完成指定任务。

努力学算法的蒟蒻

day79（2.7）——leetcode面试经典15052. N 皇后 II我以前写这题的时候就没搞明白，她是怎么计算两边的对角线的，然后我今天自己推了一下，但是我是横竖进行遍历，传的参数是放了几个皇后，导致不仅时间复杂度很高，而且还可能导致一行里面有多个皇后，还导致搜索空间爆炸，所以应该采用dfs传入行数这一个参数，然后遍历每列的每一个

【LeetCode刷题】二叉树的层序遍历给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值的层序遍历。（即逐层地，从左到右访问所有节点）。示例 1：

2026国产算力新周期：DeepSeek实战适配英伟达H200，引领大模型训练效率跃升2026国产算力新周期：DeepSeek实战适配英伟达H200，引领大模型训练效率跃升摘要：随着人工智能进入大模型时代，算力需求呈现爆炸式增长，成为制约技术发展的核心瓶颈。2026年，全球算力格局加速演变，国产算力产业链迎来新一轮发展周期。在这一背景下，国产AI框架DeepSeek积极拥抱国际先进硬件生态，率先完成对英伟达最新旗舰计算卡H200的深度适配与优化，显著提升了国产AI框架在尖端硬件上的运行效率，为大模型训练提供了强有力的支持。本文将深入剖析国产算力发展的新趋势，详细阐述DeepSeek适配H

【LeetCode刷题】二叉树的直径给你一棵二叉树的根节点，返回该树的直径。二叉树的直径是指树中任意两个节点之间最长路径的长度。这条路径可能经过也可能不经过根节点 root 。

优选算法-字符串字符串类型的算法题最重要的是模拟,考验的是代码能力https://leetcode.cn/problems/longest-common-prefix/description/

APS系统与OR-Tools完全指南：智能排产与优化算法实战解析生产计划是“方向”，生产排程是“执行”，而APS则是将二者智能融合、实现全局最优的“大脑”。APS系统不仅仅是自动化工具，更是通过智能算法进行全局优化的决策支持系统。

超市购物篮关联分析与货架优化（Apriori算法）针对超市货架布局粗放（商品摆放凭经验）、交叉销售效率低（连带购买率<8%）、库存周转慢（滞销品占比12%）的痛点，采用Apriori算法挖掘购物篮商品关联规则，实现“商品共现模式→货架优化策略”的精准映射，支撑“关联商品就近陈列、促销组合推荐、库存联动管理”。

apollo学习之借道超车的速度规划Apollo借道超车场景下速度规划的具体实现逻辑，这是Apollo超车速度规划的核心安全约束环节。Apollo的借道超车速度规划并非单纯的“加速-匀速-减速”曲线生成，而是基于Frenet坐标系的s-t时空图做全局速度优化，会将本车道前车、超车道前后车、对向车道来车等所有动态目标的时空轨迹都投射到s-t图中，形成时空障碍物约束，再通过算法生成无冲突、符合动力学/舒适性的速度曲线，核心是在s-t图的安全时空窗口内完成超车。

不穿格子的程序员

从零开始刷算法——贪心篇1:跳跃游戏1 + 跳跃游戏2在 LeetCode 的贪心算法专题中，跳跃游戏 (Jump Game) 系列是两座必须翻越的大山。这两道题虽然都叫“跳跃”，但考察的侧重点略有不同：

大江东去浪淘尽千古风流人物

【SLAM新范式】几何主导=》几何+学习+语义+高效表示的融合近年来，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）研究正经历一场深刻的范式变革。传统以“几何主导”的方法逐渐被一种更智能、更鲁棒、更具泛化能力的「几何 + 学习 + 语义 + 高效表示」融合架构所取代。这一趋势不仅体现在算法设计上，也反映在系统部署、多模态感知与大模型赋能等多个层面。

重生之我是Java开发战士

【优选算法】模拟算法：替换所有的问号，提莫攻击，N字形变换，外观数列，数青蛙替换所有的问号按照题目要求，双层循环，外层遍历字符串；内层从a到z依次尝试，与前后不等则填入。提莫攻击

算法打卡 day1 (2026-02-06 周四) | 算法: DFS | 1_卡码网98 可达路径 | 2_力扣797_所有可能的路径- 第 161 篇 - Date: 2026 - 02- 07 Author: 郑龙浩（仟墨）算法DFS

欠采样时的相位倒置问题设被采样信号为：x(t) = cos(2*pi*f0*t + ϕ)，采样率为fs如果 f0大于采样频率fs，则混叠后的频率为f1 = |f0 – k*fs|，也就是说即使f0大于fs，混叠之后频率范围也是在0~fs之间了。所以我们只考虑f0在0~fs之间的情况，0~fs/2对应正频率分量，fs/2~fs对应负频率分量，对于实数而言，负频率分量就是正频率分量的共轭，我们只关注正频率分量，并以正频率分量为基准：

历程里程碑

Linux20 : IO🔥个人主页：Milestone-里程碑❄️个人专栏: <<力扣hot100>> <<C++>><<Linux>>

物流公司配送路径动态优化（Q-Learning算法）业务痛点：某区域物流公司（覆盖10城、500辆配送车、日均订单2万单）存在三大问题：算法团队：数据清洗（Spark）、特征工程（状态/动作/奖励特征）、Q-Learning模型训练（Ray分布式）、模拟环境构建（Gym）、策略存储（Feast）

天若有情673

【自研实战】轻量级ASCII字符串加密算法：从设计到落地（防查岗神器版）作为一名C++开发者，日常写加密工具总觉得现成的MD5、Base64不够“接地气”——要么单向不可逆，要么密文特征太明显，给朋友传个“约酒暗号”分分钟被对象识破。

啊森要自信

CANN ops-cv：AI 硬件端视觉算法推理训练的算子性能调优与实战应用详解在人工智能落地的浪潮中，计算机视觉（Computer Vision, CV）始终占据核心地位。从智能安防、工业质检到自动驾驶与空间感知，视觉模型对实时性、精度与能效提出了严苛要求。然而，通用深度学习框架中的标准卷积、池化、归一化等操作，在面向边缘设备或大规模集群部署时，往往难以充分发挥底层硬件的计算潜力。为解决这一问题，CANN（Compute Architecture for Neural Networks）社区推出了 ops-cv —— 一个专为视觉任务优化的高性能算子库，聚焦于图像处理、目标检测、三