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摘要： 卷积神经网络各种池化 在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。图像具有一种"静态性"的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图片，一个很自然的想法就是对 阅读全文

摘要： 图卷积神经网络 现实世界许多数据都是以graph的形式存储的，比如social networks(社交网络),knowledge graphs(知识图谱),最近有一些研究者把目光投向建立一种通用的神经网络模型处理graph数据。 图上的卷积网络从卷积方式上可以分为两种：1.谱（spectral）卷积 阅读全文

摘要： 解码方法 一条包含字母 A-Z 的消息通过以下方式进行了编码： 'A' -> 1 'B' -> 2 ... 'Z' -> 26 给定一个只包含数字的非空字符串，请计算解码方法的总数。 示例 1: 输入: "12" 输出: 2 解释: 它可以解码为 "AB"（1 2）或者 "L"（12）。 示例 2: 阅读全文

摘要： 寻找旋转数组中的最小值 假设按照升序排序的数组在预先未知的某个点上进行了旋转。 ( 例如，数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。 请找出其中最小的元素。 你可以假设数组中不存在重复元素。 示例 1: 输入: [3,4,5,1,2] 输出: 1 示例 2: 阅读全文

摘要： 乘积最大子序列 给定一个整数数组 nums ，找出一个序列中乘积最大的连续子序列（该序列至少包含一个数）。 示例 1: 输入: [2,3,-2,4] 输出: 6 解释: 子数组 [2,3] 有最大乘积 6。 示例 2: 输入: [-2,0,-1] 输出: 0 解释: 结果不能为 2, 因为 [-2, 阅读全文

摘要： 逆波兰表达式求值 根据逆波兰表示法，求表达式的值。 有效的运算符包括 +, -, *, / 。每个运算对象可以是整数，也可以是另一个逆波兰表达式。 说明： 整数除法只保留整数部分。 给定逆波兰表达式总是有效的。换句话说，表达式总会得出有效数值且不存在除数为 0 的情况。 示例 1： 输入: ["2" 阅读全文

摘要： 直线上最多的点数 给定一个二维平面，平面上有 n 个点，求最多有多少个点在同一条直线上。 示例 1: 输入: [[1,1],[2,2],[3,3]] 输出: 3 解释: ^ | | o | o | o + > 0 1 2 3 4 示例 2: 输入: [[1,1],[3,2],[5,3],[4,1], 阅读全文

摘要： 排序链表 在 O(n log n) 时间复杂度和常数级空间复杂度下，对链表进行排序。 示例 1: 输入: 4->2->1->3 输出: 1->2->3->4 示例 2: 输入: -1->5->3->4->0 输出: -1->0->3->4->5 阅读全文

摘要： 对链表进行插入排序 对链表进行插入排序。 插入排序算法： 示例 1： 输入: 4->2->1->3 输出: 1->2->3->4 到了链表，我们发现一个问题，那就是链表不能从后往前遍历，这就很尴尬了。我本来是尝试找到一个需要移动的节点（即该节点的值比前驱节点的值小），从前往后遍历，直到找到一个节点值 阅读全文

摘要： LRU缓存机制 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。 获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。写入数据 put(key, v 阅读全文

摘要： 重排链表 给定一个单链表 L：L0→L1→…→Ln-1→Ln ，将其重新排列后变为： L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→… 你不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换。 示例 1: 给定链表 1->2->3->4, 重新排列为 1->4->2->3. 示例 2: 给定链表 阅读全文

摘要： 环形链表II 给定一个链表，返回链表开始入环的第一个节点。 如果链表无环，则返回 null。 说明：不允许修改给定的链表。 进阶：你是否可以不用额外空间解决此题？ 链表头是X，环的第一个节点是Y，slow和fast第一次的交点是Z。各段的长度分别是a,b,c，如图所示。环的长度是L。 第一次相遇时s 阅读全文