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动态规划

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
智能机器人技术路线

智能机器人技术架构正经历从“分层式”向“端到端”的范式转移。分层式架构将感知、认知、决策、执行解耦，模块化程度高、可解释性强，但信息传递损耗大、泛化能力弱;端到端架构通过大模型直接映射输入(视觉/语言)到输出(动作)，信息传递高效、泛化能力强，但可解释性差、安全性难保障。2026年呈现“分层式主导、端到端探索”的过渡特征。智能机器人技术架构演进:从分层控制到端到端智能。

workflower
2026-05-18 07:49:59

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 14

#机器人 #大数据 #人工智能 +1
Classification with Large LanguageModels大模型分类

Although many teams first encounter LLMs as chat systems, theyare also powerful classification engines. They can assign labels directly through prompting,produce rationales for audits, and adapt quick

workflower
2026-05-26 13:58:51

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#软件工程 #软件构建 #scrum +2
Kimi K3搭载自研KDA注意力算法

如果一家成立仅数年的中国创业公司，能在资源并不占优的情况下，依靠架构和工程效率推出接近全球前沿闭源水平的开源模型，那么华尔街自然会追问：美国AI公司动辄巨额投入的数据中心，是否都能转化为等比例技术壁垒？公开信息显示，K3参数规模达2.8万亿，原生支持视觉理解，具备100万Token上下文窗口，面向软件工程、知识工作、深度研究、多模态理解等复杂任务优化。过去，全球大模型的技术路线、评测体系、商业规则

 2601_96090672
2026-07-22 17:05:43

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 10

#动态规划 #数据结构 #散列表 +1
动态规划优化YOLO在红外目标检测中的应用

目标检测作为计算机视觉的核心任务，其算法性能直接影响安防、工业等领域的应用效果。动态规划通过将复杂问题分解为子问题求解，在路径优化、序列分析等场景展现出独特优势。结合深度学习框架，动态规划能有效提升模型在低信噪比环境下的特征提取能力。本文介绍的DP-YOLO模型创新性地将动态规划能量累积方法与YOLOv5架构融合，针对红外图像特有的低分辨率、高噪声等挑战，通过构建能量函数和路径回溯机制，显著提升了

 魏金华
2026-07-22 09:25:07

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 12

#动态规划
说实话，kimi-k3 和 deepseek-v4-pro 的代码差距比我想的微妙——40 道编程题跑三轮，动态规划类重构任务排名出乎意料

标题：说实话，kimi-k3 和 deepseek-v4-pro 的代码差距比我想的微妙——40 道编程题跑三轮，动态规划类重构任务排名出乎意料正文：上周我接了个活，要把一个老项目的状态机逻辑从单文件拆成多模块，顺手想测测现在国产模型写代码到底谁强。三个模型没有绝对赢家。选谁取决于你的任务类型，不是 benchmark 分数。

奇牙coding123
2026-07-23 11:45:29

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 6

#动态规划 #重构 #代理模式
排名第三——仅次于 Anthropic 的 Fable 5

这条路径的逻辑链很清晰——把 AGI 作为单一的、最高优先级的攀登目标，为了支撑这个目标，匹配一个利润最大化的闭源商业模式，用极致的资本密度去堆出极致的算力，最终实现一种甩开全世界的能力跃迁。OpenAI 的态度最耐人寻味，总裁 Brockman 承认了 K3 的实力，但把话题转向了 OpenAI 的基础设施投入优势，认为开放权重模型并非真正「免费」，因为大规模部署仍然需要昂贵的硬件。而 K3 引

 2501_94238955
2026-07-24 16:12:34

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 5

#动态规划 #启发式算法 #深度优先
WebAssembly：开启高性能Web应用新时代

随着技术的不断发展和生态系统的不断完善，WebAssembly将在未来的Web开发中发挥越来越重要的作用，为用户提供更加丰富和高效的Web体验。例如，Emscripten是一个流行的C/C++到Wasm的编译器，Rust语言也提供了对Wasm的原生支持。与JavaScript相比，Wasm代码在执行时可以接近原生代码的性能，特别适合处理复杂的计算任务，如图像处理、音频处理、游戏开发等。例如，未来可

 Blossom.116
2025-04-24 21:49:27

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 5

#wasm #交互 #动态规划 +4
深度解析Java PriorityQueue：从原理到实战，搞定优先级队列

是Java集合框架中java.util包下的核心类，实现了Queue接口，它并非遵循“先进先出”的普通队列规则，而是根据元素优先级自动排序，每次取出的都是队列中优先级最高的元素。通过Comparator// 创建大顶堆（按Integer降序排序）// 出队（每次取最大值）// 8// 5// 2// 1自定义对象需通过Comparable或Comparator指定优先级规则，推荐使用Compara

KK_crazy
2026-01-07 16:24:09

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 8

#java #python #开发语言 +4
【Java 开发日记】我们来说一下 synchronized 与 ReentrantLock 的区别

这意味着，如果外界没有强引用指向这个 ThreadLocal 对象（比如我们把 ThreadLocal 变量设为了 null），下次垃圾回收时，这个 Key 就会被回收掉，于是 Map 里就出现了一个 Key 为 null，但 Value 依然存在的 Entry。这不仅是清理当前值，更重要的是它会清理掉整个 Entry，这是最有效、最安全的做法。这个 Value 是一个强引用，只要线程还活着（比如

 HXTYPP
2026-01-17 19:42:38

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 9

#java #开发语言 #算法 +4
(新卷,200分)- 区块链文件转储系统（Java & JS & Python）

区块链底层存储是一个链式文件系统，由顺序的N个文件组成，每个文件的大小不一，依次为F1,F2,...,Fn。云平台考虑将区块链按文件转储到廉价的SATA盘，只有连续的区块链文件才能转储到SATA盘上，且转储的文件之和不能超过SATA盘的容量。在计算滑动窗口内部和的过程中，如果r++，则说明内部和可能会增大产生最大值，因此我们需要在r++时，判断并保留最大值。其中 1 ≤ n ≤ 100000，1

Chennai585
2026-01-22 22:16:06

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 7

#算法 #动态规划
力扣Hot100系列19（Java）——[动态规划]总结（上）(爬楼梯，杨辉三角，打家劫舍，完全平方数，零钱兑换)

本文总结了力扣Hot100中五道动态规划经典题目。1. 爬楼梯：每次可爬1或2阶，解法利用斐波那契数列规律，通过滚动变量优化空间复杂度至O(1)。2. 杨辉三角：每行数字由左上和右上数字相加得到，通过双层循环构建二维列表，时间复杂度O(n²)。3. 打家劫舍：不能连续偷相邻房屋，使用动态规划数组记录前i个房屋的最大金额，状态转移方程为dp[i] = max(dp[i-1], dp[i-2]+num

我是咸鱼不闲呀
2026-02-07 16:52:00

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 20

#leetcode #java #动态规划
力扣Hot100系列20（Java）——[动态规划]总结（下）( 单词拆分，最大递增子序列，乘积最大子数组，分割等和子集，最长有效括号)

本文总结了力扣Hot100中五道动态规划问题的解法。第一题是单词拆分，通过将字典转为HashSet，利用dp数组记录前i个字符能否拆分，通过双重循环判断所有可能的拆分点。第二题是最大递增子序列，使用dp数组记录以每个元素结尾的最长子序列长度，通过比较当前元素与之前元素的大小关系更新dp值，最终取最大值。两题均通过具体示例详细说明了动态规划的实现过程和关键步骤。

我是咸鱼不闲呀
2026-02-08 19:30:00

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 27

#leetcode #java #动态规划
Coze-Loop算法优化实战：动态规划问题求解效率提升

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署🔄 coze-loop - AI 代码循环优化器镜像，以提升动态规划问题的求解效率。该镜像能够通过算法优化和并行计算技术，自动化地优化代码循环结构，典型应用于算法竞赛和编程面试中的复杂DP问题求解，显著减少计算时间和内存占用。

无畏道人
2026-02-16 00:37:39

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 5

#动态规划
Java 动态规划 - 力扣零钱兑换与完全平方数深度解析

深度解析动态规划的Java实现，从爬楼梯故事入手，通过零钱兑换和完全平方数两道经典例题，讲解DP四步解题法、手动推导过程、递推公式推导、常见错误避坑，并提供通用代码模板，助你快速掌握动态规划核心思想，秒杀LeetCode中等DP题。

识君啊
2026-02-21 21:23:52

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 52

#java #动态规划 #leetcode +1
Java 并发编程：wait/notify/notifyAll 原理与使用场景全梳理

摘要：本文详细解析了Java中sleep()与wait()/notify()/notifyAll()的核心区别与应用场景(生产者消费模型)。

代码探秘者
2026-03-07 23:14:25

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 5

#java #开发语言 #动态规划 +3
力扣 42. 接雨水：动态规划 / 单调栈 / 双指针三种解法全解析（Java 实现）

本文系统讲解了LeetCode42接雨水问题的三种解法：1）动态规划法（O(n)时间+O(n)空间），通过预存左右最大高度纵向计算；2）双指针法（O(n)时间+O(1)空间），通过"谁小移谁"策略优化空间；3）单调栈法（O(n)时间+O(n)空间），维护递减栈横向计算凹槽面积。三种方法分别体现了不同的算法思想，动态规划易于理解，双指针空间最优，单调栈则提供了横向计算的新视角。每

 l7_yuqi
2026-03-09 10:00:00

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 30

#leetcode #动态规划 #算法 +1
力扣Hot100系列21（Java）——[多维动态规划]总结(不同路径，最小路径和，最长回文子串，最长公共子序列，编辑距离)

本文总结了力扣Hot100中关于多维动态规划的五道经典题目：不同路径：计算m×n网格中从左上角到右下角的所有路径数（只能右/下移动），通过初始化边界和递推公式f[i][j]=f[i-1][j]+f[i][j-1]求解；最小路径和：在二维网格中寻找从左上到右下的最小数字和路径，通过动态累加边界值并取左/上较小值递推；最长回文子串：通过中心扩展法寻找字符串中的最长回文子串，记录长度和起始位置。

我是咸鱼不闲呀
2026-03-20 15:18:05

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 7

#leetcode #java #动态规划
Java基础数据结构--递归

这个代码依旧是函数式编程，我们可以发现在指向下一节点之前遍历链表和指向下一节点之后遍历链表顺序是反的。

HanryLi
2026-03-21 18:11:08

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 17

#java #数据结构 #剪枝 +2
【华为OD机试真题】亲子游戏 · 最短路径拿最多糖果（Java/Go）

本文深度解析华为 OD 高频机考题“亲子游戏”。题目要求在 N×N 网格中，从起点到终点寻找步数最少的路径，若存在多条最短路径，则选择糖果总数最大的那条。这是一个典型的 BFS 分层最短路 + 状态更新问题。文章将拆解核心算法逻辑，提供 Java (面向对象风格) 与 Go (高性能原生风格) 的双语言完整实现。特别强调如何处理“不可达”、“障碍物”以及“同层节点的最大值更新”陷阱。

_JeanW_
2026-03-25 17:26:24

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 13

#算法 #动态规划
Java基础入门Day10 | Object类、包装类、大数/日期类、冒泡排序与Arrays工具类超详细总结

Object是Java中所有类的父类），Java中任何类都会默认隐式继承Object，无需手动写。Java为8种基本数据类型提供了对应的包装类（引用类型），解决基本类型无法面向对象、无法参与对象操作的问题。基本数据类型对应包装类byteByteshortShortintIntegerlongLongfloatFloatdoubleDoublecharCharacterbooleanBooleanO

一只笨笨鸭
2026-05-08 09:59:12

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 4

#java #开发语言 #算法 +4
动态规划之背包问题（Java）

本文介绍了动态规划中经典的背包问题，包括01背包、完全背包和多重背包三种类型。01背包每个物品只能选一次，采用倒序遍历背包容量；完全背包物品可无限选，采用正序遍历；多重背包物品有数量限制，在01背包基础上增加数量循环。文章通过Java代码示例展示了三种背包问题的解法，并解释了正序和倒序遍历的本质区别：倒序防止重复使用物品，正序允许重复使用。最后总结了三种背包问题的核心区别在于物品数量和遍历顺序的不

 2501_91901490
2026-05-12 13:58:31

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 9

#动态规划 #算法
CSP-J 2023 阅读程序题解析：最长公共子序列（LCS）算法与 vector 二维数组实战

本文深度解析了CSP-J 2023阅读程序题中的最长公共子序列（LCS）算法与vector二维数组实战应用。通过详细讲解LCS的动态规划原理、vector的三种初始化方法及性能对比，帮助参赛者掌握核心算法与STL容器的使用技巧，提升竞赛解题效率。

weixin_34289454
2026-07-10 15:53:13

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 11

#动态规划
Qwen3.5-9B-AWQ-4bit算法学习助手：动态规划与图论难题讲解

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen3.5-9B-AWQ-4bit镜像，打造高效的算法学习助手。该镜像专为解决动态规划与图论难题设计，能够提供清晰的解题思路和交互式指导，帮助开发者快速掌握复杂算法，提升LeetCode等平台的刷题效率。

Salton Z
2026-04-04 05:37:52

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 4

#动态规划 #图论
Qwen3-14B私有部署镜像算法学习伙伴：动态规划与贪心算法详解

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen3-14B私有部署镜像，打造智能算法学习伙伴。该镜像能深入解析动态规划与贪心算法，提供代码实现和复杂度分析，帮助开发者高效攻克LeetCode等编程挑战，显著提升算法学习效率。

胡匪
2026-04-08 05:15:00

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 8

#动态规划 #贪心算法
Qwen3.5-4B-Claude-Opus-GGUF惊艳效果：动态规划问题的状态转移方程推导

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF镜像，该镜像专注于推理和逻辑分析，特别擅长动态规划问题的状态转移方程推导。通过该平台，开发者可快速搭建AI推理环境，应用于算法学习、复杂问题求解等场景，显著提升问题分析和解决效率。

苏西苏西
2026-04-14 06:13:15

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 4

#动态规划
零代码接入Gemini/Claude/Cursor：陌讯如何实现一次封装、全域生效

它不造轮子，也不争谁家模型更聪明，而是专注解决一个非常实际的问题：怎么让一个写好的AI技能，在不同终端上都能直接运行，不用改一行代码。最近有位前端工程师朋友跟我聊起一个困扰他很久的问题：手头同时开着Cursor写React组件、用Claude查API文档、再切到Gemini跑一段数据清洗脚本——每个工具都挺好，但每次想加个新功能，比如自动补全接口调用逻辑或者一键生成测试用例，就得分别去三个地方找插

 2501_92487873
2026-02-27 10:15:01

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 3

#动态规划 #kmeans