LeetCode_131: Palindrome Partition 回文字符串

回文字符串问题可以看做是一个划分链问题,这个和算法导论中介绍动态规划时的矩阵链乘法是一样的,找到一个最优的划分方案。很自然的想到动态规划来得到一个回文串的真值表,然后就是要列举出所有的情况,回溯法可以做到,自然而然的DP+BackTracking解决掉。

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LeetCode_010: 正则表达式匹配 与 044: 通配符匹配

最近在攻略动态规划,在做正则表达式匹配的时候看错了题目,发现写出来的是通配符匹配,后来看了下什么是正则表达式才明白过来。这两道题都是有很多解法的题目,按照标签刷题目还是限制了自己的思路,一开始就没有往其它地方想。事实上,通配符匹配用贪心算法(可以看做一种特殊的动态规划)更合适。

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Scikit-learn学习笔记(一)环境搭建

Scikit-learn在机器学习领域已经无人不晓了,如此给力的工具应该早点接触到的。sk-learn既不支持深度学习,也不支持GPU加速,sk-learn是专门用来搞定传统机器学习的,这一点要给深度学习玩家提醒下。这篇博客主要讲Python环境的搭建,博主使用的是pycharm+anaconda,pycharm是python的IDE,支持断点调试和工作区变量查看,anaconda用来解决各种包的依赖关系,scikit-learn已经集成在其中了,安装之后检查包的更新就可以了。

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算法导论总结(三)树

树作为重要的数据结构,在很多领域有着重要的用途。在LeetCode中对数的考察主要分为三个方面,一是树的遍历,二是BST(二叉搜索树),三是和树相关的算法。有时,树也常常被看做一个图,做BFS和DFS,树的考察是相当灵活的。这篇博客就这些问题做部分小结。

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LeetCode_023: Merge k Sorted Lists

        一种结合链表和优先队列的优雅解法,巧妙之处在于使用优先队列出队元素,可以直接得到下一个入队元素,算法复杂度是O(nlgn)。联想到如果不是优先队列结构,那么我们可以使用同样的解法,只是我们需要在队列中记录每个元素属于哪一行,而使用链表结构就避免了这种麻烦。

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LeetCode_126: Word Ladder II

最近总是Rank到很难的题目,这次遇到了LeetCode中通过率最低的题目。这道题目是一个图相关的问题,同时牵扯到很多坑,很多细节,即使思路正确稍不注意内存超出,时间超出都是常事儿,自己做出来还是需要废一番功夫的。博主写了BFS算法的大概就放弃了,后面翻了几份代码,找了个最简洁的 ,这里也只能讲解一下别人的代码了。

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LeetCode_218: The Skyline Problem

Skyline是一个经典问题了,一开始博主思考先进行高度排序,从高到低来确定关键点。事实上通过优先队列来获取当前位置的最大高度,沿着x轴来遍历是最好的。这篇博客提供了一份19ms的答案,战胜了97%,当然是从讨论区淘出来的,博主没想到这么优秀的方法。

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MFC动态设置CEdit、CStatic文字颜色和背景颜色(修改控件方式)

MFC的控件常常需要动态的改变文字颜色和背景底色,最好的做法是修改控件本身,增加设置颜色的接口函数直接调用,进行控件颜色的修改。CtlColor是反射式消息的响应函数,在控件内部自己实现重绘,这种方式是最好的。与反射式消息修改控件本身不同,还有另一种方式使用OnCtlColor在控件父窗口类中增加代码修改颜色,这两种方式都可以实现颜色的修改。这篇博客主要介绍反射式消息的方式。

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图像跟踪(十)C-COT算法:连续空间域的卷积操作

C-COT算法是DCF(KCF)算法的又一重要演进算法,该算法在VOT-16上取得了不错的成绩。C-COT使用深度神经网络VGG-net提取特征,通过立方插值,将不同分辨率的特征图插值到连续空间域,再应用Hessian矩阵可以求得亚像素精度的目标位置(就和SURF、SIFT里面获取亚像素精度特征点的思想类似)。确定插值方程之后,还解决了在连续空间域进行训练的问题。C-COT的代码结合了deepSRDCF、SRDCFdeno的样本进化,和C-COT进行插值等算法。这里面博主也有许多地方没有理解,毕竟Martin的数学功底大家都明白,这里就当时写一下自己的理解了。文章代码

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