数据结构标签_AI编程社区

数据结构

DeepSeek public static interface ObjectInputFilter.FilterInfo

/ 获取正在反序列化的类Class<?// 获取数组长度（如果是数组对象）// 获取当前对象的深度（嵌套层级）// 获取已经读取的字节数// 获取当前正在被反序列化的对象的引用> clazz);

稚辉君.MCA.P9.JAVA
2026-03-10 00:18:18

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 1

#linux #jvm #数据结构 +2
DeepSeek LeetCode 514. 自由之路 public int findRotateSteps(String ring, String key) 一个动态规划问题

这道题是LeetCode 514 - 自由之路，一个动态规划问题。我来提供解决方案和详细解释。

稚辉君.MCA.P9.JAVA
2026-03-15 09:00:09

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 2

#leetcode #动态规划 #数据结构 +2
Qwen3-Max CentOS 7 和 CentOS 8 的生命周期策略不同，更新策略必须区别对待

AlmaLinux 8/9CloudLinux 背书，企业级支持curl -O https://raw.githubusercontent.com/AlmaLinux/almalinux-deploy/master/almalinux-deploy.shsudo bash almalinux-deploy.sh。CentOS 82019-09-242021-12-31❌ 已终止。推荐目标：Rock

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2026-03-31 00:10:29

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#centos #linux #云原生 +2
DeepSeek hotspot/cpu/ppc/gc/shenandoah/shenandoahBarrierSetAssembler_ppc.cpp 源码分析

是 Shenandoah GC 在 PPC（PowerPC）架构上的屏障汇编实现。Shenandoah 使用读屏障和写屏障来实现并发垃圾回收，该文件负责生成这些屏障的机器码。读屏障：确保从堆读取的对象引用是最新的写屏障：维护 SATB 队列和引用更新架构优化：充分利用 PPC 的寄存器资源和内存模型性能平衡：快速路径内联，慢速路径调用运行时这个实现展示了如何将高级 GC 算法与特定 CPU 架构的

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2026-04-02 07:29:26

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 8

#java #linux #数据库 +2
大模型能帮你查芯片 Bug，但“修“这个动作，必须你来确认

等到最后发现原来是 testbench 的事，设计代码已经被改得面目全非，原本验证过的逻辑被破坏了，新的 bug 反而引进来了。按照工程师指定的排查逻辑，让大模型逐步分析，列出可能的问题点，并明确标注哪些结论有依据、哪些是推测、哪些需要补充信息。一个模块的时序改了，综合结果变了，后端约束可能就不再成立。但一旦涉及跨模块调试、时序收敛问题、或者任何"这个信号为什么不对"的问题，在没有完整上下文之前，

数字芯片实验室
2026-05-17 19:10:11

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 8

#bug #数据结构
DeepSeek LeetCode 2503.矩阵查询可获得的最大分数 Go实现

这个实现能够高效地处理题目要求，利用了 Go 的 container/heap 包和排序功能。· 时间复杂度：O(mn log(mn) + k log k)· 每个单元格入堆一次：O(mn log(mn))// 扩展所有值小于当前查询的单元格。1. 最小堆：存储 (值, 行, 列)，按网格值排序。3. BFS扩展：只扩展值小于当前查询的单元格。· 查询排序：O(k log k)4. 访问标记：每个

 稚辉君.MCA.P9.JAVA
2026-05-20 00:20:00

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#leetcode #矩阵 #golang +2
一体化平台对决：多款主流CRM六大核心能力全面解析

在企业数字化转型的深水区，单一功能的软件已难以满足工业及工贸类企业复杂的业务需求。企业迫切需要一种能够打通全业务流程、具备智能决策能力且灵活适配的“一体化”平台。本文将选取深耕全业务一体化的超兔一体云作为核心分析对象，与国内外主流CRM解决方案（包括Close.io、Groove、八百客CRM、OKKICRM、微盟CRM等）进行深度横向测评。

blue_dou
2026-05-20 15:09:35

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 5

#大数据 #数据结构 #逻辑回归 +1
DeepSeek LeetCode 2509.查询树中环的长度 public int[] cycleLengthQueries(int n, int[][] queries)

计算路径长度：(depth[a]-depth[lca]) + (depth[b]-depth[lca])时间复杂度： O(q × log n)，其中 q 是查询数量，n 是树的高度。这道题的核心是找到两个节点在完全二叉树中的路径长度，然后计算环的长度。2. 两个节点之间的路径长度 = 深度差 + 2 × LCA深度差。1. 完全二叉树的节点编号规律：节点 i 的父节点是 i/2。3. 环的长度 =

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2026-05-21 00:34:18

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#java #算法 #后端 +2
DeepSeek LeetCode 2488. 统计中位数为 K 的子数组 public int countSubarrays(int[] nums, int k)

但更简单的统一方法是：将比 k 大的数记为 +1，比 k 小的数记为 -1，等于 k 的记为 0。那么对于包含 k 的子数组，左部分和 + 右部分和 = 0（奇数长度）或 = 1（偶数长度，k 在左中位）。实际上 LeetCode 2488 的定义：子数组长度为奇数时，中位数是中间元素；长度偶数时，中位数定义为中间靠左那个。但要注意，题目统计的是。这道题要求统计所有子数组中，中位数等于 k 的子数

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2026-05-21 00:33:02

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#leetcode #数据结构 #java +2
DeepSeek LeetCode 2488. 统计中位数为 K 的子数组 TypeScript实现

O(n)，空间复杂度：O(n)

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2026-05-21 00:33:49

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#typescript #数据结构 #leetcode +2
DeepSeek LeetCode 2551. 将珠子放入背包中 Python3实现

总得分 = weights[0] + weights[-1] + 所有选中的 weights[i] + weights[i+1]（其中 i 为切割点）。· 需要选择恰好 k-1 个切割点，总得分 = 固定部分 + 所选 pairSum 之和。· 差值 = (最大 k-1 个之和) - (最小 k-1 个之和)。· 最大化总得分 → 选最大的 k-1 个 pairSum。# 取最小的 k-1 个和最

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2026-05-23 00:09:47

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 1

#python #后端 #算法 +2
大模型推理卡在哪？FlashAttention算子在昇腾NPU上的实现拆解

《大模型推理瓶颈与FlashAttention在昇腾NPU上的优化实现》摘要：大模型推理的核心瓶颈在于Self-Attention计算过程中产生的巨大中间矩阵（如seq_len=8192时可达32GB显存占用）。FlashAttention通过将计算流程保留在片上SRAM避免HBM频繁读写，其昇腾NPU实现具有三大特性：1）利用1.5MB的UnifiedBuffer实现更大分块；2）CubeUn

特比丘
2026-05-22 22:21:17

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 6

#python #算法 #数据结构
CANN 大模型训练优化：从显存受限到千亿参数的实战路径

大模型训练面临显存、带宽和计算三大瓶颈。ZeRO分片策略通过优化器状态分片（ZeRO-1）、梯度分片（ZeRO-2）和全参数分片（ZeRO-3）逐步降低显存需求，其中ZeRO-3可实现理论最低显存占用。混合精度训练结合FP16计算和FP32主权重，在保证精度的同时提升效率。这些技术共同解决了大模型训练中的资源限制问题，使千亿参数模型的分布式训练成为可能。

云里的雾里
2026-05-23 22:47:00

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 2

#python #windows #开发语言 +1
DeepSeek LeetCode 2589. 完成所有任务的最少时间 Java实现

目标：安排所有任务的运行时间点，使得所有任务都完成，并且总运行时间点数量最少（即最少需要多少个整数时间点）。// 从后往前分配未占用的时间点（贪心：尽量靠后放）输入: tasks = [[2,3,1],[4,5,1],[1,5,2]]输入: tasks = [[1,3,2],[2,5,3],[5,6,2]]2. 从后往前分配：优先占用区间靠后的时间，为前面的任务留出更多可用时间。2. 对于每个任务

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2026-05-25 00:01:51

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 21

#数据结构 #java #算法 +2
DeepSeek LeetCode 2663.字典序最小的的美丽字符串 Go实现

因为任何长度 ≥4 的回文必然包含长度为 2 或 3 的回文。3. 贪心策略：从右向左找到第一个可增加的字符，后面填充最小可行字符。// 填充 i 之后的字符为最小可行字符。· 当 i = 0 时，只需检查与前 2 位（不存在）// 检查是否与前面的字符形成回文。// 检查字符 c 放在位置 pos 是否合法。// 填充后续位置为最小字典序。2. 核心检查：只需避免长度为 2 和 3 的回文。·

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2026-05-26 00:11:02

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 1

#golang #数据结构 #leetcode +2
字母识别--机器学习

字母识别-------基于机器学习的概念入门例子

 qq_39178295
2026-05-27 13:41:48

 566

 15

#算法 #数据结构
什么是GEO优化？主要作用是什么

摘要： GEO（生成式引擎优化）是针对AI搜索和问答系统的新型优化技术，旨在提升品牌信息在AI生成答案中的可见性、准确性和权威性。其核心目标包括：被看见（出现在AI答案中）、被引用（成为核心信息来源）、被信任（构建高可信内容）、被转化（提高用户转化率）和资产化（积累可复用的数字资产）。通过GEO，企业能更高效地触达AI交互场景中的潜在用户，抢占新一代流量入口。

GEO源码部署
2026-05-28 17:04:31

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 14

#算法 #数据结构 #database +1
DeepSeek LeetCode 2842. 统计一个字符串的 k 子序列美丽值最大的数目 TypeScript实现

/ 预期: 0 (字母不足)console.log(countKSubsequencesWithMaxBeauty("aabbccdd", 4));// Step 9: 计算贡献值 (targetFreqValue ^ needFromEqual)// Step 8: 计算组合数 C(equalToTarget, needFromEqual)// 8. 计算组合数 C(equalCount, ne

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2026-05-30 10:43:51

 31

#数据结构 #leetcode #算法 +2
DeepSeek LeetCode 2842. 统计一个字符串的 k 子序列美丽值最大的数目 Java实现

上面的实现有个问题：对于频率大于 threshold 的字母，每个字母的每个出现位置都可以被选择。// 计算每个threshold字母的贡献: threshold的needFromEqual次方。// 但我们需要乘以它们的频率乘积，因为每个字母的任意一个出现位置都可以被选。// 乘以所有大于threshold字母的频率（它们必须被选）// 实际上题目要求的是子序列的个数，不是字母的组合数。// 对

 稚辉君.MCA.P9.JAVA
2026-05-30 10:36:44

 90

 1

#算法 #数据结构 #leetcode +2
DeepSeek LeetCode 2842. 统计一个字符串的 k 子序列美丽值最大的数目 JavaScript实现

/ 8. 计算组合数 C(equalCount, needFromEqual)// 9. 计算贡献：targetFreq 的 needFromEqual 次方。// 5. 统计大于targetFreq和等于targetFreq的个数。// 3. 如果字母种类不足k个，无法组成k长度的子序列。// 11. 乘以所有大于targetFreq的频率。// 计算组合数 C(equal, need)

稚辉君.MCA.P9.JAVA
2026-05-30 10:39:57

 102

 2

#javascript #前端 #数据结构 +2
Auto Trading OS部署系统260530

系统安装1，制作系统启动U盘，下载系统ubuntu-server 24.04lts.ios镜像。

baidu_41678064
2026-05-31 20:57:37

 191

 3

#数据结构 #贪心算法
DeepSeek LeetCode 2858. 可以到达每一个节点的最少边反转次数 C语言实现

若原边方向为 parent -> child（权重 +1），则从 child 出发需要多反转 1 次才能回到 parent。// 权重：1 表示原边 u->v，-1 表示原边 v->u。· 若原边方向为 child -> parent（权重 -1），则从 child 出发可少反转 1 次。// 如果权重是 -1，说明原边方向是 v->u，从 u 出发需要反转。// 输入：n = 4, edges

稚辉君.MCA.P9.JAVA
2026-05-31 19:32:26

 108

 1

#c语言 #leetcode #后端 +2
DeepSeek LeetCode 2897. 对数组执行操作使平方和最大 Go实现

2. 重复 k 次，每次从高位到低位贪心地为该数分配一个 1（如果该位还有剩余），从而构造出当前能得到的最大数。fmt.Println(maxSum(nums, k)) // 输出: 100 (36 + 64)// 统计每个位上 1 的个数（最多 30 位，因为 1e9 < 2^30）· 时间复杂度：O(n·B + k·B)，其中 B = 30，常数极小。3. 累加这些数的平方和，并取模 1_00

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2026-06-01 00:04:47

 95

 1

#golang #算法 #后端 +2
DeepSeek LeetCode 2945. 找到最大非递减数组的长度 Python3实现

print(sol.findMaximumLength([5,2,2]))# 输出 2分成 [5] [2,2] 或 [5,2] [2] 但后者非递减？记 t[j] = prefix[j] + last[j-1]，我们在已计算的 t 数组中找最靠右的 j 满足 t[j] <= prefix[i+1]。3. dp[i] = dp[j-1] + 1，且 last[i] = prefix[i+1] - p

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2026-06-03 00:02:26

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 1

#python #后端 #算法 +2
2004-2024年中国5.0-5.9级地震灾害次数数据集

数据覆盖时间范围为2004年至2024年（含），共计21个年度，空间范围涵盖中国大陆31个省级行政区（包括省、自治区、直辖市），完整记录了各地在观测期内5.0–5.9级地震发生次数的年度序列。本数据集记录了中国各省级行政区在2004年至2024年间发生5.0–5.9级地震灾害的年度次数，旨在反映近二十年来该震级范围内地震事件的区域分布与时间变化特征。数据整理自《中国统计年鉴》及各省份相应年份的统计

 地球资源数据云
2026-06-03 15:57:54

 327

 10

#机器学习 #大数据 #数据库 +2
DeepSeek LeetCode 2968. 执行操作使频率分数最大 Java实现

/ 右侧代价：sum(mid+1, right) - (right - mid) * nums[mid]// 左侧代价：(mid - left) * nums[mid] - sum(left, mid-1)· 右侧部分：sum(mid+1, right) - (right - mid) * nums[mid]· 左侧部分：(mid - left) * nums[mid] - sum(left, m

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2026-06-04 08:16:04

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#java #leetcode #数据结构 +2
DeepSeek LeetCode 2963. 统计好分割方案的数目 Java实现

i=1, currEnd = max(1, lastPos[1]=1) = 1, i == currEnd → 切分点 +1。· i=3, currEnd = max(3, lastPos[2]=3) = 3, i == currEnd → 切分点 +1。· i=5, currEnd = max(5, lastPos[3]=5) = 5, i == currEnd → 切分点 +1。换句话说，对于

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2026-06-04 08:15:20

 93

 1

#leetcode #数据结构 #算法 +2
DeepSeek LeetCode 2968. 执行操作使频率分数最大 TypeScript实现

/ 计算右侧代价：sum(mid+1, right) - (right - mid) * nums[mid]// 解释：可以把所有数变成 2，代价 = |1-2| + |2-2| + |4-2| = 1 + 0 + 2 = 3 ≤ 5。// 计算左侧代价：(mid - left) * nums[mid] - sum(left, mid-1)排序后，目标值相同的元素在连续区间内，方便滑动窗口处理。

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2026-06-04 08:16:15

 93

 1

#typescript #leetcode #数据结构 +2
DeepSeek LeetCode 3123. 最短路径中的边 C++实现

dist0[u] + w + dist1[v] == shortest，或。· 得到每个节点到起点的最短距离 dist0 和到终点的最短距离 dist1。// 建图：邻接表存储 (邻居, 权重, 边的索引)· 全局最短距离 shortest = dist0[n-1]// 检查该边是否在至少一条最短路径上。// 小顶堆：存储 (距离, 节点)// 从 n-1 出发的最短距离。· 时间复杂度：O((n

稚辉君.MCA.P9.JAVA
2026-06-10 07:24:30

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#leetcode #c++#数据结构 +2
北大燕姐详解GEO搜索优化：做个人IP定位必须掌握的新流量逻辑

【摘要】GEO搜索优化是AI时代个人IP定位必备技能，决定内容能否被AI推荐并获取流量。北大燕姐指出：与传统SEO不同，GEO优化更注重内容质量、结构清晰度和独特性，2026年AI搜索渗透率将超40%，不掌握该技能将损失大量曝光机会。核心方法论：1）精准匹配用户搜索关键词；2）采用结构化表达（结论先行、分点论述）；3）提炼30-50字金句供AI引用。本质是通过提升内容价值获得AI推荐，而非技术套路

 Yoyo Chen180
2026-06-28 20:21:36

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 6

#推荐算法 #人工智能 #大数据 +2
AI多模态分析框架：数据如何影响美联储政策？解码PCE、CPI、NFP对黄金市场的决策模型

本文基于宏观决策模型、机器学习、特征工程以及多因子分析等人工智能分析框架，结合2026年全球宏观经济环境、美联储数据依赖（Data Dependent）决策模式，以及PCE、CPI、非农就业（NFP）等核心经济指标，系统解析影响利率预期、美元、美债收益率及黄金价格的底层传导逻辑，并构建黄金市场的AI宏观预测框架。

金融小师妹
2026-07-02 14:40:46

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 8

#线性回归 #均值算法 #数据结构 +1
【C++ AI 大模型接入 SDK】 - 公共数据结构

common.h 定义了 SDK 中所有模块共用的基础数据结构，相当于整个项目的"数据字典"。它是纯头文件，没有 .cpp 实现，只包含结构体定义

 杜子不疼.
2026-07-02 14:01:18

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 10

#c++#数据结构 #开发语言 +1
人工智能推演框架：非农降温信号如何重构黄金定价模型

本文通过人工智能宏观因子分析模型、多变量数据关联算法与市场情绪识别框架，结合美国6月非农就业报告、利率预期变化及黄金市场表现，对就业数据如何影响货币政策预期、美元走势及黄金价格进行系统分析，并探讨当前市场定价逻辑的新变化。

金融小师妹
2026-07-03 10:37:04

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 7

#人工智能 #机器学习 #数据结构 +1
【大模型基础01】—— 一文吃透大模型部署与微调显存原理：多少B模型吃多少显存，彻底搞懂不踩坑

摘要：大模型部署与微调的显存占用有固定规律，核心公式为“显存(GB)=参数量(B)×单参数字节数”，不同精度（FP16/INT8/INT4）对应不同字节数。推理显存包括权重、KV缓存和激活值，而微调显存更高，需额外考虑梯度和优化器状态。LoRA微调通过冻结主干模型、仅训练两个低秩矩阵大幅降低显存，使32B模型在24G显卡上可运行QLoRA微调。关键误区包括忽略量化精度、混淆推理与微调显存、忽视K

花间相见
2026-07-06 16:06:19

 248

 9

#数据结构 #python
从纸质签到到无感考勤：考勤技术的演进和未来方向

摘要：考勤技术经历了四代演进：从纸质签到、机械打卡、电子考勤到无感考勤。无感考勤采用人脸识别技术实现"设备主动识人"，解决了排队拥堵、代打卡等问题。市场增长受政策支持、技术进步、成本下降和疫情后非接触需求驱动。未来趋势包括多模态生物识别融合、AI大模型应用和行业标准化。通芝科技作为行业推动者强调，技术应用需平衡管理效率与员工隐私，无感考勤核心价值在于简化流程而非监控。当前行业正

 Tongzhi2026
2026-07-09 17:09:00

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 6

#数据库开发 #人工智能 #数据结构
从零维到多维：深度学习中的标量、向量、矩阵与张量全解析

本文深入解析深度学习中的标量、向量、矩阵与张量，通过几何类比和实战代码演示，帮助读者理解多维数据结构在神经网络中的应用。从零维标量到高维张量，揭示维度变换的核心技巧与框架实现哲学，提升深度学习工程实践能力。

weixin_33688840
2026-07-12 12:45:55

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 9

#深度学习 #数据结构
大模型的底层秘密：数据结构如何决定LLM的推理速度与上下文

综合来看，大模型的推理速度与上下文能力，从来不是单一维度的硬件或参数问题，而是数据结构定义的性能边界：词表结构决定文本压缩效率与有效序列长度；注意力矩阵结构决定序列计算复杂度上限；KV缓存结构决定推理读写效率与显存承载力；位置编码结构决定长上下文的语义有效性上限。算力决定了模型的计算上限，而数据结构决定了模型的落地上限。这也能解释诸多行业现象：同款参数模型，优化底层数据结构后，推理速度可提升数倍，

极深
2026-07-14 07:30:00

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 6

#数据结构
DeepSeek LeetCode 3559. 给边赋权值的方案数 II Python3实现

根据题目要求，对于树中任意两个节点 u 和 v，路径长度为 d（边数），使路径总代价为奇数的赋值方案数为 2^(d-1)。组合数公式：C(d,1) + C(d,3) + C(d,5) + ... = 2^(d-1)因此答案为 2^(d-1)。当 d = 0 时（即 u = v），方案数为 0。总体 O((n + q) log n) O(n log n)预处理 O(n log n) O(n log

稚辉君.MCA.P9.JAVA
2026-07-14 08:41:19

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 5

#python #算法 #leetcode +2