Yinghao Sun

1953. 你可以工作的最大周数(Rating 1804)

以下内容偏向于记录个人练习过程及思考,请审慎阅读。 题目 1953. 你可以工作的最大周数 Rating 1804 思路 看到第二个示例[5, 2, 1],想到 如果数组中一个值非常大,比其余所有值的和加起来都大,那么我们就可以以这个大数为基准,用剩余的数把这个数分开。 例如[5, 2, 1]分别代表5个A工作,2个B工作,1个C工作,那么考虑用BC插空A A B A B ...

2934. 最大化数组末位元素的最少操作次数(Rating 1803)

以下内容偏向于记录个人练习过程及思考,请审慎阅读。 题目 2934. 最大化数组末位元素的最少操作次数 Rating 1803 思路 不要想复杂了,仔细想下,总共就需要讨论两种情况 换最后一个数 不换最后一个数 枚举以上两种情况,遍历数组判断即可,最后取一个最小值 代码 class Solution: def minOperations(self, n...

1673. 找出最具竞争力的子序列(Rating 1802)

以下内容偏向于记录个人练习过程及思考,请审慎阅读。 题目 1673. 找出最具竞争力的子序列 Rating 1802 思路 思路1(个人思路):有序容器 最具竞争力的含义就是:子序列需要字典序越小越好,即越靠前的数越小越好。 因为子序列长度固定为k,所以不能无脑取序列最小的数,取数时需要保证 取一个尽量小的数,且这个数后面至少还有k-1个数可以取 因此,考虑以下步骤 ...

快速了解一个网络:SPP-net, Spatial Pyramid Pooling net

以下内容偏向于记录个人学习过程及思考,请审慎阅读。 背景 RCNN算法,在CNN输入部分需要固定的图像大小(如224x224)。这就需要对所有不同大小的region proposals进行crop(切割)或者wrap(变形)来满足CNN部分的输入要求,而这会导致看不到检测目标全貌或使得待检测目标变形。另外,RCNN对于一张图像的推理时间会相对比较长。 为什么CNN输入部分需要固定的图...

快速了解一个网络:RCNN, Regions with CNN features

以下内容偏向于记录个人学习过程及思考,请审慎阅读。 背景 在RCNN提出之前,目标检测一般是基于传统的特征提取方法做的(如HOG等),一个典型的pipeline是 输入一张图片 从图片中提取出一些局部区域,作为待检测区(又名Region Proposals,可使用滑窗、Selective Search等) 基于传统的特征提取方法提取这些待检测区的特征(通常是经过复杂设计...