資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：另一個(gè)則是的迭代器，它負(fù)責(zé)記錄當(dāng)前到哪一個(gè)的迭代器了。每次時(shí)，我們先調(diào)用一下，確保當(dāng)前的迭代器有下一個(gè)值。代碼當(dāng)前列表的迭代器為空，或者當(dāng)前迭代器中沒(méi)有下一個(gè)值時(shí)，需要更新為下一個(gè)迭代器
Flatten 2D Vector
數(shù)組法 復(fù)雜度Implement an iterator to flatten a 2d vector.
For example, Given 2d vector =
[ [1,2], [3], [4,5,6] ]By calling next repeatedly until hasNext returns false, the order of elements returned by next should be: [1,2,3,4,5,6].
時(shí)間 O(N) 空間 O(1)
思路用一個(gè)數(shù)組表示每個(gè)List的迭代器，然后再記錄一個(gè)變量，用來(lái)表示當(dāng)前用到了第幾個(gè)迭代器。
代碼public class Vector2D {
List> its;
int curr = 0;
public Vector2D(List> vec2d) {
this.its = new ArrayList>();
for(List l : vec2d){
// 只將非空的迭代器加入數(shù)組
if(l.size() > 0){
this.its.add(l.iterator());
}
}
}
public int next() {
Integer res = its.get(curr).next();
// 如果該迭代器用完了，換到下一個(gè)
if(!its.get(curr).hasNext()){
curr++;
}
return res;
}
public boolean hasNext() {
return curr < its.size() && its.get(curr).hasNext();
}
}
雙迭代器法
復(fù)雜度
時(shí)間 O(N) 空間 O(1)
思路維護(hù)兩個(gè)迭代器：一個(gè)是輸入的List
public class Vector2D {
Iterator> it;
Iterator curr;
public Vector2D(List> vec2d) {
it = vec2d.iterator();
}
public int next() {
hasNext();
return curr.next();
}
public boolean hasNext() {
// 當(dāng)前列表的迭代器為空，或者當(dāng)前迭代器中沒(méi)有下一個(gè)值時(shí)，需要更新為下一個(gè)迭代器
while((curr == null || !curr.hasNext()) && it.hasNext()){
curr = it.next().iterator();
}
return curr != null && curr.hasNext();
}
}
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摘要：棧法復(fù)雜度時(shí)間空間思路對(duì)于一個(gè)根節(jié)點(diǎn)，我們將它的右子樹(shù)壓進(jìn)一個(gè)棧中，然后將它的左子樹(shù)放到右邊來(lái)。如果該節(jié)點(diǎn)沒(méi)有左子樹(shù)，說(shuō)明該節(jié)點(diǎn)是某個(gè)左子樹(shù)的最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)，我們這時(shí)候把棧中最近的右子樹(shù)出來(lái)接到它的右邊。 Flatten Binary Tree to Linked List Given a binary tree, flatten it to a linked list in-plac...
Problem Implement an iterator to flatten a 2d vector. Example: Input: 2d vector = [ [1,2], [3], [4,5,6] ] Output: [1,2,3,4,5,6] Explanation: By calling next repeatedly until hasNext returns fals...
摘要：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)自固定隨機(jī)數(shù)種子以復(fù)現(xiàn)結(jié)果創(chuàng)建維向量，并擴(kuò)展維度適應(yīng)對(duì)輸入的要求，的大小為定義卷積層卷積核數(shù)量為卷積核大小為定義最大化池化層平鋪層，調(diào)整維度適應(yīng)全鏈接層定義全鏈接層編譯模型打印層的輸出打印網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)最終輸出如下卷積結(jié)果網(wǎng)絡(luò)結(jié) showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000012731670); 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)自https://...
摘要：本篇繼續(xù)學(xué)習(xí)之路，實(shí)現(xiàn)更多的特殊方法以讓自定義類的行為跟真正的對(duì)象一樣。之所以要讓向量不可變，是因?yàn)槲覀冊(cè)谟?jì)算向量的哈希值時(shí)需要用到和的哈希值，如果這兩個(gè)值可變，那向量的哈希值就能隨時(shí)變化，這將不是一個(gè)可散列的對(duì)象。 《流暢的Python》筆記。本篇是面向?qū)ο髴T用方法的第二篇。前一篇講的是內(nèi)置對(duì)象的結(jié)構(gòu)和行為，本篇?jiǎng)t是自定義對(duì)象。本篇繼續(xù)Python學(xué)習(xí)之路20，實(shí)現(xiàn)更多的特殊方法以讓...
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