摘要: 这个题目利用二叉搜索树的性质,一下子就简单得令人发指了,第k小的元素,正好就是对二叉搜索树进行中序遍历时的第k个元素,因此我们直接使用中序遍历,时间复杂度O(n),即可得到答案,代码如下: # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: 阅读全文
posted @ 2021-10-14 21:39 Geeksongs 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题目如下: 这个题目主要也是考察了对limit命令的使用,一般来说对limit statement我们可以配合offset提取排序后的前几个或者后几个的行信息。 答案如下: SELECT * FROM employees ORDER BY hire_date DESC LIMIT 1 offset 阅读全文
posted @ 2021-10-13 23:04 Geeksongs 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 解答如下: select * from employees GROUP BY hire_date order by hire_date desc LIMIT 1 阅读全文
posted @ 2021-10-13 22:27 Geeksongs 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题目如下: 这个题目很有意思,就是我们可以先用先序遍历遍历整棵树,然后再重新进行原地修改,就可以了。代码如下: # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, val=0, left=None, 阅读全文
posted @ 2021-10-13 22:16 Geeksongs 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本题目如下: 这题目和二叉树的最大深度的题目有异曲同工之妙,代码如下: # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, val=0, left=None, right=None): # self. 阅读全文
posted @ 2021-10-13 21:52 Geeksongs 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这道题也是对102的一个变体,非常简单,我们只需要将拿到的res数组进行逆序,就可以了。题目如下: 代码如下; # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, val=0, left=None, 阅读全文
posted @ 2021-10-11 22:00 Geeksongs 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这个题目和leetcode102的题目非常类似,我们只需要对leetcode102的代码稍作修改就可以得到最终的答案了,我们来看看leetcode102的代码: class Solution: def levelOrder(self, root: TreeNode) -> List[List[int 阅读全文
posted @ 2021-10-11 21:52 Geeksongs 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这个题目比较基础,可以对树的广度优先搜索的模版稍作更改,就可以得到我们的答案了。题目如下: 解答如下: # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, val=0, left=None, righ 阅读全文
posted @ 2021-10-11 21:16 Geeksongs 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这个题目在写的时候可以使用equal join,也就是将两个relation也就是两个table联系起来。最后输出的时候注意,column名应当为Employee而不是Name,需要再做一下as操作重命名。因此代码如下: # Write your MySQL query statement belo 阅读全文
posted @ 2021-10-11 21:05 Geeksongs 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Deep Crossing模型是由微软提出,在微软的搜索引擎bing的搜索广告场景当中,用户除了会返回相关的结果,还会返回相应的广告,因此尽可能的增加广告的点击率,是微软所考虑的重中之重。 因此才设计出了Deep Crossing模型来解决这个问题。这个模型的结构如下所示: 最下面的各种featur 阅读全文
posted @ 2021-10-10 23:26 Geeksongs 阅读(7) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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