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题目#xff1a;删除链表倒数第 n 个结点 分析#xff1a;可以把通过两个结点进行标记#xff0c;有一个节点需要遍历得快点#xff0c;简称为快结点#xff0c;有个结点遍历得慢#xff0c;简称为慢结点。快结点先停在正数第 n 个结点处#xff0c;然后快慢…Algorithm
题目删除链表倒数第 n 个结点 分析可以把通过两个结点进行标记有一个节点需要遍历得快点简称为快结点有个结点遍历得慢简称为慢结点。快结点先停在正数第 n 个结点处然后快慢结点同时往后边遍历直到快结点走到最后结点那么慢结点就会走到需要删除结点的上一个结点然后进行删除。 代码
#include stdio.h
#include stdlib.htypedef struct DataNode{int data;struct DataNode* next;
}node;int main(int argv,char *argc[]) {int nodeTotal atoi(argc[1]);int indexOfCountBackwards atoi(argc[2]);if(indexOfCountBackwardsnodeTotal){printf(倒数索引不能大于节点个数);return 0;}node* head NULL;node* recordNode NULL;// 创建链表for(int inodeTotal;i0;i--){node* newNode (node *)malloc(sizeof(node));;newNode-next NULL;newNode-data i;if(inodeTotal){head newNode;recordNode newNode;}else{recordNode-next newNode;recordNode recordNode - next;}}node* nodeBeforeDeleting head;recordNode head;for(int deleteIndexindexOfCountBackwards;deleteIndex0;deleteIndex--){recordNode recordNode-next;}while(recordNode-next!NULL){recordNode recordNode-next;nodeBeforeDeleting nodeBeforeDeleting-next;}recordNodenodeBeforeDeleting-next;nodeBeforeDeleting-next nodeBeforeDeleting-next-next;recordNode-next NULL;// 不要忘记释放删除节点所占的内存free(recordNode);recordNode head;while(recordNode!NULL){printf(%d\n, recordNode-data);recordNode recordNode-next;}return 0;
}注意我这段代码需要传入两个参数链表的结点个数和需要删除结点的倒数位置。
Review
《start command》里边写了在gdb里边start命令的使用我用来演示的代码gdbStart.c如下
#include stdio.h
#includestdlib.hint main(int argc, char *argv[]) {for(int i0;iargc;i){printf(%s\n,argv[i]);}
}gcc -g gdbStart.c -o gdbStart带有编译信息进行编译。
Technique/Tip
DALL-E 2、Imagen、Stable Diffusion这些大名鼎鼎的模型背后是扩散模型。扩散模型中有加噪过程和去噪过程。
加噪过程
对于加噪过程每一步的加噪结果是可以根据上一步的加噪结果和当前时间步 t 计算得到的计算公式如下所示。 xt α t \sqrt{α_t} αt xt−1 1 − α t \sqrt{1−α_t} 1−αt ϵ 公式中xt−1 表示第t步的加噪结果xt−1 表示第 t-1 步的加噪结果 α t \sqrt{α_t} αt 是一个预先设置的超参数用于控制随时间步的加噪强弱你可以理解为预先设定从 α1 到 α1000 1000 个参数ϵ 表示一个随机的高斯噪声。
去噪过程
去噪的过程包括两层含义 1.如何根据当前时间步的噪声图预测上一步加入的噪声 2.如何在当前时间步的噪声图上去除这些噪声 关于第一层含义主流的做法是使用深度学习算法训练一个 UNet 模型从而可以输入第 t 步加噪结果和时间步 t预测从第 t-1 步到第 t 步噪声值。 关于第二层含义使用采样器去除噪声 Share
《如何学习》的总结如下 记忆由提取和储存两种能力组成。事情储存在大脑中就不会被遗忘。我们以为的忘记了其实是提取能力减弱。但我们回忆起快要被遗忘的事情时这件事就会被记忆得更牢固。为了增强记忆力我们要打断环境的一贯性让大脑记住更多环境信息增强提取能力。也可以拉长复习的间隔时间或进行自我测试。面对复杂问题我们可以采取交替学习的方式来强化自己对知识的理解。或是用打断、激活和反思来找到灵感。同时我们可以根据问题类型来选择睡眠时间来保障最良好的发挥。
