爱豆文档 - 信息安全文档下载平台 - idocdown.com （部分文档，免费下载）

. . . . . .

LeetCode 84. 柱状图中最大的矩形

**LeetCode 84. 柱状图中最大的矩形** **题目描述** 给定一个非负整数数组 `heights`，表示柱状图中每个柱子的高度，每个柱子的宽度为 1。请找出柱状图中能够勾勒出的最大矩形的面积。例如：输入：`heights = [2,1,5,6,2,3]` 输出：`10` 解释：最大的矩形是高度为 5 和 6 的柱子组成的区域（第 3 和第 4 根柱子），宽度为 2，面积为 5 × 2 = 10。 --- **解题思路** 核心问题是：对于每个柱子，找

2025-10-27 06:02:57

排序字符频率

**排序字符频率** **题目描述** 给定一个字符串 `s`，请将字符串中的字符按照出现频率降序排列。如果有多个字符出现频率相同，则按字符的原始顺序排列（注意：某些编程语言中可能无法直接保持非稳定排序的原始顺序，需特殊处理）。例如，输入 `"tree"` 应返回 `"eert"` 或 `"eetr"`（若要求稳定排序则需额外处理）。 --- **解题步骤** 1. **统计字符频率** - 遍历字符串，使用哈希表（如 Python 的 `defaultdict`

2025-10-27 05:57:37

主成分分析（PCA）算法的原理与实现步骤

**主成分分析（PCA）算法的原理与实现步骤** ### 题目描述主成分分析（PCA）是一种常用的无监督降维算法，旨在将高维数据投影到低维空间，同时保留数据的主要特征。其核心思想是通过线性变换找到数据方差最大的方向（即主成分），用较少的新变量（主成分）代替原始变量，从而实现数据压缩和可视化。例如，将100维的数据降至3维以便观察。 ### 解题过程 #### 1. 数据标准化 PCA对数据的尺度敏感，因此需先对每个特征进行标准化处理，使其均值为0、标准差为1。 - **步骤**：

2025-10-27 05:52:24

基数排序的进阶应用：对非负整数数组进行排序

**基数排序的进阶应用：对非负整数数组进行排序** **题目描述** 给定一个非负整数数组，要求使用基数排序（Radix Sort）算法对其进行升序排序。数组中的元素可能包含不同位数，例如 `[170, 45, 75, 90, 2, 802, 24, 66]`。基数排序的核心思想是按数字的每一位（从最低位到最高位）进行稳定排序，最终实现整体有序。 **解题过程** 1. **理解基数排序原理** - 基数排序不直接比较元素大小，而是将整数按位数切割成不同数字（如个位、十位、

2025-10-27 05:47:10

区间动态规划例题：编辑距离问题

**区间动态规划例题：编辑距离问题** **题目描述** 给定两个单词 `word1` 和 `word2`，计算将 `word1` 转换成 `word2` 所需的最小操作次数。允许的操作包括： 1. **插入**一个字符（成本为 1） 2. **删除**一个字符（成本为 1） 3. **替换**一个字符（成本为 1，若字符相同则成本为 0）例如： - 输入：`word1 = "horse"`, `word2 = "ros"` - 输出：`3`（解释：hors

2025-10-27 05:36:44

Jacobi迭代法解线性方程组

**Jacobi迭代法解线性方程组** **题目描述** Jacobi迭代法是一种用于求解线性方程组 \( A\mathbf{x} = \mathbf{b} \) 的经典迭代算法，其中 \( A \) 是 \( n \times n \) 系数矩阵，\( \mathbf{x} \) 是未知向量，\( \mathbf{b} \) 是常数向量。该方法适用于对角占优矩阵（即每个主对角线元素的绝对值大于该行其他元素绝对值之和），通过将系数矩阵 \( A \) 分解为对角矩阵 \( D \)、严格下

2025-10-27 05:31:28

基于比较的排序算法的时间复杂度下界证明

**基于比较的排序算法的时间复杂度下界证明** **题目描述** 我们都知道，像快速排序、归并排序和堆排序这样的基于比较的排序算法，其平均或最坏情况下的时间复杂度为 O(n log n)。现在，请你证明：任何基于比较的排序算法在最坏情况下都需要至少 Ω(n log n) 次比较。换句话说，O(n log n) 是基于比较的排序算法无法突破的一个“下界”。 **解题过程** 1. **理解问题核心** 我们需要证明，只要排序算法是通过“比较”元素来决策的（即每次操作只能问“

2025-10-27 05:25:59

并行与分布式系统中的死锁检测：Chandy-Misra-Haas算法

**并行与分布式系统中的死锁检测：Chandy-Misra-Haas算法** **题目描述** 在分布式系统中，多个进程可能因竞争资源陷入死锁（例如进程A持有资源R1并等待R2，进程B持有R2并等待R1）。Chandy-Misra-Haas算法是一种基于**资源分配图（Resource Allocation Graph, RAG）**的分布式死锁检测方法，适用于每个资源仅能被单个进程独占的场景。算法通过进程间传递特殊消息（如探测消息）来检测是否存在循环等待条件，从而判断死锁是否发生。

2025-10-27 05:20:46

随机森林算法的原理与构建过程

**随机森林算法的原理与构建过程** **题目描述** 随机森林是一种集成学习方法，通过构建多棵决策树并综合它们的预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性。本题要求详细解释随机森林的核心思想、构建步骤（包括数据采样与特征随机选择），并说明其如何通过“投票”或“平均”机制降低过拟合风险。 --- **解题过程** **1. 集成学习的基本概念** 随机森林属于**集成学习**中的**Bagging**方法。其核心思想是： - **多个弱模型组合成强模型**：单棵决策树容易过拟合（

2025-10-27 05:15:25

线性动态规划：最长有效括号匹配子序列长度

**线性动态规划：最长有效括号匹配子序列长度** **题目描述** 给定一个只包含 '(' 和 ')' 的字符串 s，找出最长的有效括号匹配子序列的长度。注意：子序列不要求连续，但要求相对顺序不变，且每个左括号必须有对应的右括号匹配。例如： s = "()())" 的最长有效括号子序列是 "()()"，长度为 4。 s = ")(()())" 的最长有效括号子序列是 "(()())"，长度为 6。 --- **解题思路** 这个问题是**最长有效括号匹配子序列**（Lo

2025-10-27 05:10:09

基于区域的卷积神经网络（R-CNN）的演进：Faster R-CNN

**基于区域的卷积神经网络（R-CNN）的演进：Faster R-CNN** **题目描述** 在目标检测领域，R-CNN和Fast R-CNN已经显著提升了检测精度，但它们都存在一个关键的性能瓶颈：**区域建议（Region Proposal）** 的生成速度。无论是R-CNN的选择性搜索（Selective Search）还是Fast R-CNN沿用该方法，区域建议都是在CPU上进行的，速度慢且成为整个检测流程中最耗时的部分。Faster R-CNN算法旨在解决这个问题，其核心创新是引入*

2025-10-27 04:59:31

RSA加密算法

**RSA加密算法** **题目描述** RSA是一种非对称加密算法，广泛应用于数据加密和数字签名。题目要求： 1. 理解RSA的密钥生成、加密和解密过程。 2. 给定两个质数 \( p = 5 \)，\( q = 11 \)，公钥指数 \( e = 3 \)，对明文 \( M = 9 \) 进行加密，再对密文解密还原明文。 --- **解题过程** ### 步骤1：密钥生成 1. **计算模数 \( n \)** \[ n = p \time

2025-10-27 04:54:03

跳转到页