Kevin Liu's 部落格 || Technical || Travel

題目敘述 題目難度: Easy 題目敘述: 給定一個 Binary Tree 的root，反轉他以後，回傳它的 root 解法一開始的想法 題目敘述很簡短，但基本上就是除了root以外，左葉子樹的成員都對調 但學會了上一題遞迴的概念後，這題幾乎是秒解，但還是有考慮不周到的地方 我一開始的想法，就是一樣透過遞迴的方式，一開始就 traverse 到樹葉，碰到樹葉後，再將他們的左右child進行對調，之後一路fuction return 回去，然後回傳一開始原先的root即可 我一開始的思路會是下面這樣 123456789101112131415161718TreeNode *BT::invertTree(TreeNode* root){ TreeNode *tmp = 0; TreeNode *current = root; if (root == nu ...

題目敘述 題目難度: Easy 題目敘述: 題目給定一個Binary Tree 的 Root，要求這棵二元樹的最大深度 最大深度即 root 到樹葉的最遠距離 解法一開始的想法一開始的想法只有停留在 Traversal 本身，所以寫了 Inorder, Preorder, Postorder 甚至是 Level-order，都還是沒有太多想法… 這次是看了提示後才寫出來，並且了解到我自己對Recursive 的不熟練 我的解法123456789101112131415161718192021/** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode() : val ...

甚麼是並行計算?現在的深度神經網路模型具有大量的參數，模型大也意味著計算量變大 Big Model + Big Data -> Huge computation cost ! 單一GPU進行一年的計算量，可以透過20 個 GPU 一次進行計算來實現，來減少花費的時間成本 Linear Predictor未完待續 聯邦式學習最好先具備並行計算和分散式機器學習的基礎。可以參考下面這系列影片:https://www.youtube.com/watch?v=gVcnOe6_c6Q&t=124s 背景 問題背景: Google 想要透過使用者行動裝置上的資料來訓練模型。 可能的解決辦法: 蒐集使用者資料，上傳到某個集中式學習平台去訓練模型 面臨的挑戰: 使用者拒絕上傳資料，尤其是機敏資料到 Google 的伺服器 這樣的問題情境也發生在個人隱私保護很嚴格的歐美企 ...

In-Order Traversal by Parent Field在前一篇介紹 Tree 的文章 中應該有發現，我們在實作 Binary Tree Node 的時候有宣告一個 TreeNode *parent 指標，但卻沒有使用。 我們在實踐 Inorder Traversal 也可以透過 Parent Field來去進行，若要善用 *parent 進行 Traversal 需要提及兩個重要函式: InorderSuccessor() : 以 inorder 順序尋找 (LVR) 進行 Traversal 的 下一個 node InorderPredecessor(): 以 inorder 順序尋找 (LVR) 進行 Traversal 的 前一個 node 這裡提到的概念會與之後的 BST(Binary Search Tree) 有關聯 在實作這兩個函式來實踐 Inorder ...

甚麼是 Tree? Tree 是一種常見的資料結構，直觀上來看樹狀結構代表階層式結構，像是族譜或是不同語言，語系的直系表就很常用樹來表示。 基本介紹 節點(Node): 樹的基本單位 根(Root): 樹狀結構的初始節點 分支(Branch): 節點與節點之間的分支 子節點(child): Root以外的節點 葉子節點(leaf): 沒有連接到其他子節點的節點，即樹狀結構的末端節點 樹的定義Tree的定義: 由一個或是數個節點組成的有限集合 並且 存在一個特定節點為Root 其餘節點可以分割成 $n >= 0$ 個沒有交集的(disjoint)集合 $T_{1},T_{2},…,T_{n}$ 為此Root的子樹(subtree) 這是一個遞迴的定義，對於上面圖中的節點A(Root)，有兩個子樹，其樹根分別是節點B和節點C，樹中的每一個節點都是某個子樹的root ...

題目敘述 題目難度: Easy 題目敘述: 這題要求透過兩個 Stack 來實現一個Queue具有的基本操作，像是 push, peek, pop 以及 empty 題目也有提醒只可以使用標準 Stack 操作來實現 You must use only standard operations of a stack, which means only push to top, peek/pop from top, size, and is empty operations are valid. 解法一開始的想法這題跟 225. Implement Stack using Queues 其實是很類似的: Push 操作可以直接使用 <stack> 中的 push() STL 進行操作，重點會是實現 pop() 跟 peak()，由於Queue會是 FIFO，因此先進 ...

題目敘述 題目難度: Easy 題目敘述: 本題要求僅能使用兩個Queue來實現具有LIFO特性的Stack功能，需要能夠支援正常的Stack操作像是(push, pop, top, empty功能)，題目額外提醒，我們只能使用常規queue操作，像是push to back, peek/pop from the front, size, isEmpty。 解法一開始的想法由於 我覺得Stack 跟 Queue最大的不同就是 FIFO 以及 LIFO，因此只要有辦法調整pop出來的順序即可，因此push可以正常push，但pop需要能夠回傳queue的尾端元素，top的話就直接用<queue> 的 back() 即可。 題目有說可以用兩個Queue，因此一個正常push進去的queue，如果要對它進行 pop，我們就需要依序將queue內資料Pop出來直到找到最後一個資料 ...

甚麼是 Queue?Queue 也是一種資料結構，用於暫時儲存元素 ，它與 Stack 不同的是，它是屬於 FIFO (First-In-First-Out) 的特性，也就是先進入 Queue 的元素先出來，並且新元素會被加入到 Queue 的尾端。 通常 Queue 會被應用在需要具有順序一致性的系統中，像是網路封包處理、OS的 Process Schedule, BFS等等，反正就是想像是在排隊買票的感覺。 Queue 操作: 隊伍前方: front 隊伍後方: back 進入隊伍: push, 一定只能從 back 進入 離開隊伍: pop, 一定只能從 front 離開 Push(data): 將 data 從 back 放入Queue， 並更新成新的back，在Queue 中新增資料又稱 enqueue Pop: 把 front 指向的資料從Queue 中移除，並且更新f ...

富士山之旅由於搶到御來光館的日期是在 7/16，因此這次攀登富士山的日期就選擇在今年(2024) 的 7/16 -7/17。 攀爬富士山大多都是呼籲預約山小屋，不要夜間單攻(彈丸登山) ，因此這次也是先以山屋預約日期為主，再去安排對應的爬山行程。另外富士山是一座活火山，隨時要注意火山活動相關的警報，這部分可以去富士山的官網查閱。 攀登路線吉田路線從富士山五合目出發，海拔為2300公尺，登山路線：5.8 公里。約耗時 5-7 個小時，也是山屋最多的路線，從7合目到9合目都有山屋，因此算是熱門的新手路線。也是我們這次的攀爬路線。 圖源:https://www.fujisan-climb.jp/trails/yoshida/index.html 除了吉田路線之外富士山還有其他攀登路線 須走路線吉田路線跟須走路線在本八合目後就會交會，因此人潮會開始便更多。這個 ...

題目敘述 題目難度: Easy 題目敘述: 題目給定字串 s，當你把字串中的大寫字母轉換成小寫字母，並且把所有非字母或數字類的符號去除，如果從頭讀到尾跟從尾讀到頭都是一樣的字串，那就是一個有效的 回文(Palindrome) ，若回文有效就返回 true，反之則 false，s 僅包含ASCII當中可印出的符號。 解法一開始的想法 先將題目字串 s 中的大寫字母轉為小寫，並且將其餘符號去除 這部分可以宣告一個新的空字串，並且分別處理數字、大寫字母以及小寫字母 接著就是判斷回文，可透過迴圈同時檢查字串的頭跟尾是否一樣，若有發現不一致則回傳false，反之則True 頭尾pointer僅需scan到字串的中間即可 我的解法12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637class Solution
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