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滑动窗口算法权威发布_发送窗口的大小取决于什么(2024年12月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

滑动窗口算法

ChatGPT新App上线！速体验𐟚€ 𐟎‰ 激动人心的消息！ChatGPT Windows桌面应用现已发布，让你的PC使用体验更上一层楼！𐟚€ 𐟓栤𘋨𝽤𘎥ㅦŒ‡南：访问OpenAI官网，找到Windows下载链接。如果跳转至微软应用程序安装页面，发现下载按钮为灰色，别担心，只需将系统语言和地区设置为𐟇𚰟‡𘯼Œ然后重启即可。 𐟒ᠥ🫦𗩔示：现在，你可以使用Alt+Space快捷键更快地访问ChatGPT，让你的操作更加便捷。 𐟔 探索ChatGPT Windows App：这款应用专为Windows用户设计，旨在提供更流畅、更优化的使用体验。它不仅支持快速访问，还经过了精心优化，确保在Windows和macOS上都能提供一致的高质量服务。 𐟌Ÿ 特点亮点：滑动窗口算法解析，让你的操作更加精准。 YOLOvsCore ML转换，提升响应速度和准确性。 𐟓… 更新日志： 1. 确保在不同平台上都能获得流畅的体验。 2. 优化了响应速度和准确性。 3. 引入了新的功能和服务，以满足用户的不同需求。 𐟎ˆ 快来体验ChatGPT Windows App，享受更快捷、更高效的人工智能交互吧！

𐟓Š 滑动窗口算法面试攻略 𐟎𛑥Š觪—口算法在面试中大放异彩！无论是亚麻、雪花还是Meta，这类题目都能展现你的实力。𐟒ꊊ𐟓 窗口大小固定的情况： 1️⃣ 初始化 l 为 0。 2️⃣ 根据窗口大小初始化 r，确保 r - l + 1 与窗口大小相匹配。 3️⃣ 同时移动 l 和 r。 4️⃣ 检查窗口内的元素是否满足条件，并更新最优解（如果需要）。 𐟓 可变窗口大小的情况： 1️⃣ 初始化 l 和 r 都为 0。 2️⃣ 移动 r 指针一步。 3️⃣ 检查窗口内的元素是否满足条件，并更新最优解（如果需要）。尝试通过移动 l 指针来调整窗口大小。 𐟌Ÿ 常见题目包括：LC 3 Longest Substring Without Repeating Char、LC 438 Find All Anagrams in a String 等。掌握这些，面试不再难！𐟚€ 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫯𜚩‡到实际问题时，灵活运用这些模板，结合具体场景进行解答。祝你面试成功！✨

力扣怎么刷 - 𐟌ˆ 准备冲刺？来看看这份 LeetCode 刷题指南，助你一周内搞定高频题！ 𐟓… 第一天：基础题型贪心算法：通过贪心策略解决一系列问题，如买卖股票的最佳时机。动态规划：利用动态规划的思想，解决最长递增子序列等问题。哈希表：利用哈希表优化查找和排序，如一数独问题。双指针：通过双指针技巧，解决数组和字符串的复杂问题。 𐟓… 第二天：进阶题型回溯算法：利用回溯算法解决组合数学问题，如排列组合。图论算法：利用图论知识，解决网络信号最好的坐标问题。分治策略：通过分治策略，解决归并排序和二分查找等问题。滑动窗口：利用滑动窗口技巧，解决最长重复子串问题。 𐟓… 第三天：挑战难题递归数学：利用递归思想解决数学难题，如斐波那契数。动态规划优化：通过动态规划优化，解决最大子数组和问题。哈希表优化：利用哈希表优化，解决最大平方和问题。双指针优化：通过双指针优化，解决相似RGB颜色问题。 𐟓… 第四天：深度学习树状数组：利用树状数组解决前缀和问题，如最大间距。线段树：通过线段树解决区间查询问题，如最小值查询。分治排序：利用分治排序思想，解决有序集合问题。桶排序：通过桶排序优化，解决快速选择问题。 𐟓… 第五天：综合实践贪心算法与动态规划结合：解决背包问题，如01背包。哈希表与双指针结合：利用哈希表优化双指针技巧，解决最接近的二数问题。图论与递归结合：通过图论知识递归解决网络信号最好的坐标问题。分治策略与滑动窗口结合：利用分治策略优化滑动窗口技巧，解决最长重复子串问题。 𐟓… 第六天：思维拓展递归数学与动态规划结合：利用递归思想和动态规划优化，解决最大兼容性评分和问题。哈希表与双指针结合：通过哈希表优化双指针技巧，解决文件组合问题。图论与递归结合：利用图论知识递归解决破冰游戏问题。分治策略与滑动窗口结合：通过分治策略优化滑动窗口技巧，解决最大子段和问题。 𐟓… 第七天：总结提升总结一周的刷题经验，熟悉各种算法和数据结构的应用场景。调整策略，针对薄弱环节进行重点练习。保持刷题节奏，继续提升自己的编程能力。

刷题秘籍！高效提算法力刷题不能盲目，一定要有技巧，题目在精不在多。打好理论基础非常重要。不要为了刷题的数量而心急，打好一个良好的算法基础再刷题可以起到事半功倍的效果。 ✅按类型刷题。建议由浅入深，按照以下顺序进行：基础数据结构：数组、字符串、哈希表、链表、树（二叉树）、堆、栈。迭代递归分治、排序算法、Top k、双指针、位运算等。贪心、动态规划、BFS/DFS、图（拓扑、最短路径、MST、矩阵等）。进阶数据结构：LRU、红黑树、B/B+、前缀树。其它：滑动窗口、多线程、系统设计、KMP、BM、Manacher等。 𐟔𚔉Ps：利用好人的记忆周期。很多同学可能过了一段时间发现之前刷的全忘记了。这时需要每过一个礼拜，选择性地刷几道做过的题巩固记忆。善于总结和举一反三。很多经典题（如MaxSubArray等）可以有很多种解法，这种题不要觉得做对了就直接跳过，而是应该把几种解法的底层原理都理清楚，做到每种解法都烂熟于胸。多敲多练。手要勤快，很多算法比如二分/快排/归并等等，听起来很基础很简单也好理解，但真敲起代码来，经常还是有人会在边界上犯错误。形成自己的知识体系。某些平台上有很多别人刷过的算法题总结，可以拿来作为参考，但刷过之后一定要形成一套自己的思维导图。当你闭上眼睛能在脑海中浮现出一个全面且分类清晰的算法导图的时候，你就算攻克了这道算法难关。如果时间紧迫，优先刷剑指offer。不要浪费时间攻克偏难怪的算法题，不如稳稳的先拿下最基础的题。通过这些方法，你可以更高效地提升自己的算法能力，迎接各种编程挑战！

如何在低资源设备上高效运行70B大模型？最近有一篇超新鲜的论文《TPI-LLM: Serving 70B-scale LLMs Efficiently on Low-resource Edge Devices》发布了，简直量变引起质变的典范啊！这篇论文主要讨论了在资源有限的边缘设备上如何高效地运行70B级的大语言模型（LLM）。为了解决这个问题，作者提出了几种非常创新的方法，下面我来给大家详细介绍一下。滑动窗口内存调度器 𐟚€ 首先，论文提出了一种滑动窗口内存调度器。这个调度器在推理过程中动态管理模型权重，从而更有效地使用内存。它把磁盘I/O延迟和正在进行的计算以及通信重叠起来，这样就能让大模型在内存非常有限的设备上平稳运行。基于星形的Allreduce算法 𐟌 其次，论文还提出了一种基于星形的Allreduce算法。传统的Allreduce算法通常基于环形或树形结构，但这篇论文发现链路延迟是通信的主要瓶颈。为了解决这个问题，TPI-LLM实现了基于星形的Allreduce算法，这种方法最大限度地减少了链路延迟，提高了整体性能。张量并行度 𐟧銊在单用户场景下，论文认为张量并行比管道并行更有效。这种方法可以更好地管理计算和内存，使其适用于大规模模型。简单来说，就是通过优化计算方式来提高效率。广泛测试 𐟓Š 最后，论文在仿真和真实测试平台上进行了大量实验，结果表明与变形金刚和加速等现有方法相比，推理的首token时延（TTFT）、token延迟和峰值内存占用量有了显著改善。例如，TPI-LLM将推理的首token时延和token延迟减少了80%以上，同时还将Llama 2-70B的峰值内存占用量减少了90%。高效的图层重量加载 𐟚€ 此外，论文还设计了一种高效的图层重量加载方法。系统只在需要计算时才加载层权重，从而减少不必要的数据I/O，防止大型模型可能出现OOM（内存不足）错误。总结 𐟓 这些方法共同帮助在低资源边缘设备上高效地为大规模LLM提供服务，解决了内存管理和通信延迟方面的关键挑战。不得不说，这篇论文真的是在资源有限的情况下运行大模型的绝佳解决方案！

Leetcode笔记秘籍𐟔 最近有朋友问我，如何做Leetcode笔记才能更高效。其实，做笔记的方法因人而异，取决于你的学习状态和投入程度。今天，我想分享一下我目前认为最有效的笔记风格，希望能帮到大家。首先，笔记中一定要包含以下内容： 𐟔 题号和题名：用荧光笔标出难度。通过题名可以快速回忆题目，题号则帮你迅速找到题目。一般来说，前200道题都需要更认真对待。难度标记对应着代码量大小，中等难度通常1-2个核心工具就能解决，但难题可能需要更多工具。 𐟓‹ 题目Given和Return：有时候读题需要花点时间，所以直接截图存题会浪费后续阅读的时间。写下题目给什么和要什么基本就够了。 𐟧 核心解题思路：记下核心算法，比如滑动窗口、回溯等关键词；还有重要的“工具”，比如map、heap等关键词。如果有精力的话，再加上这些内容： 𐟚려𛣧 实现过程中的坑：有时候明明知道怎么做，但代码就是跑不通。这种时候可能是一些小地方容易混淆或者遗漏。 𐟖‹️ 部分真代码：如果对于某一类型的代码很不熟练，纯手写可以锻炼一下手感。 𐟓Š 时间空间复杂度：这对于理解算法和优化代码非常有帮助。 𐟔„ 这道题的简单/复杂延伸版：碰上特别的题还会在旁边画点小图案或者写一点夸奖这道题/我自己的话……（突然觉得有点丢脸）大概就是这样啦～希望这些小技巧能帮到你，让我们一起加油学习吧！如果你有其他问题或者想法，欢迎留言讨论哦～

掌握这些模式，刷题轻松！在LeetCode上刷题时，很多题目看似复杂，但实际上，许多问题可以归纳为几种常见的算法模式。掌握了这些模式，不仅有助于我们用更短的时间解决各种问题，还能更快地识别出新问题。 𐟔 深度优先搜索（DFS） 𐟔 广度优先搜索（BFS） 𐟔 动态规划（DP） 𐟔 贪心算法（Greedy Algorithm） 𐟔 分治策略（Divide and Conquer） 𐟔 回溯算法（Backtracking） 𐟔 树形DP 𐟔 链表操作 𐟔 哈希表（Hash Table） 𐟔 二分查找（Binary Search） 𐟔 滑动窗口（Sliding Window） 𐟔 最小生成树（Minimum Spanning Tree） 𐟔 图论算法 𐟔 数学建模 𐟔 字符串匹配 𐟔 网络流算法 𐟔 排序算法 𐟔 递归算法掌握了这些模式，刷题将变得更加轻松愉快！加油，算法工程师们！𐟒ꀀ

力扣适合什么人刷 𐟓… 为了在面试中脱颖而出，制定一个高效的刷题计划至关重要。以下是8周刷完Leetcode的详细计划，帮助你快速掌握重要算法。 𐟔 第一周：链表、栈、队列时间复杂度与空间复杂度单链表反转链表 (LeetCode 206) 相交链表 (LeetCode 160) 合并两个有序链表 (LeetCode 21) 分隔链表 (LeetCode 86) 环形链表 (LeetCode 142) 栈的基础知识有效的括号 (LeetCode 20) 基本计算器 (LeetCode 224) 最小栈 (LeetCode 155) 验证栈序列 (LeetCode 946) 每日温度 (LeetCode 739) 接雨水 (LeetCode 42) 队列的基础知识用栈实现队列 (LeetCode 232) 滑动窗口最大值 (LeetCode 239) 设计循环双端队列 (LeetCode 641) 𐟔 第二周：递归与基础算法递归基础知识冒泡排序基础知识选择排序基础知识插入排序基础知识快速排序基础知识计数排序基础知识归并排序剑指Offer 40.最小的k个数剑指Offer 41.数据流中的中位数剑指Offer 51.数组中的逆序对合并K个升序链表 (LeetCode 23) 合并两个有序数组 (LeetCode 88) 颜色分类 (LeetCode 75) 部分排序 (面试题 16) 计算右侧小于当前元素的个数 (LeetCode 315) 有序数组的平方 (LeetCode 977) 盛最多水的容器 (LeetCode 11) 两数之和 (LeetCode 1) 分发饼干 (LeetCode 455) 柠檬水找零 (LeetCode 860) 𐟔 第三周：二叉树与搜索树二叉树概念与基础知识二叉树的前序遍历 (LeetCode 144) 二叉树的后序遍历 (LeetCode 145) 二叉树的层序遍历 (LeetCode 102) 二叉树的锯齿形层序遍历 (LeetCode 103) 从前序与中序遍历序列构造二叉树 (LeetCode 105) 路径总和 (LeetCode 113) 二叉树的最近公共祖先 (LeetCode 236) 二叉树的右视图 (LeetCode 199) 二叉树展开为链表 (LeetCode 114) 将有序数组转换为二叉搜索树 (LeetCode 108) 把二叉搜索树转换为累加树 (LeetCode 538) 删除二叉搜索树中的节点 (LeetCode 450) 二叉树的序列化与反序列化 (LeetCode 700) 𐟔 第四周：高级算法与数据结构动态规划基础知识爬楼梯 (LeetCode 70) 斐波那契数 (LeetCode 509) 最大子序和 (LeetCode 53) 零钱兑换 (LeetCode 322) 零钱兑换 (LeetCode 518) 最小路径和 (LeetCode 64) 编辑距离 (LeetCode 72) 买卖股票的最佳时机 (LeetCode 121) 买卖股票的最佳时机 II (LeetCode 122) 买卖股票的最佳时机 III (LeetCode 123) 买卖股票的最佳时机 IV (LeetCode 188) 最佳买卖股票时机含冷冻期 (LeetCode 309) 买卖股票的最佳时机含手续费 (LeetCode 714) 完全平方数 (LeetCode 279) 三角形最小路径和 (LeetCode 120) 不同路径 I (LeetCode 62) 不同路径 II (LeetCode 63) 整数拆分 (LeetCode 343) 地下城游戏 (LeetCode 174)

Leetcode刷题心得：从入门到精通刷Leetcode题目也是需要方法的，不能盲目地刷题。以下是我总结的一些刷题经验，希望能帮到大家。按类型刷题 𐟓š 建议大家从基础开始，逐步深入。以下是一个推荐的刷题顺序：基础算法：迭代、递归、分治、排序、Top k、双指针、位运算等。基础数据结构：数组、字符串、哈希表、链表、树（二叉树）、堆、栈。高级算法：贪心、动态规划、BFS/DFS、图（拓扑、最短路径、MST、矩阵等）。进阶数据结构：LRU、红黑树、B/B+树、前缀树。其他：滑动窗口、多线程、系统设计、KMP、BM、Manacher等。利用记忆周期 𐟕𐯸 很多同学刷完题后过了一段时间就忘了。建议每过一个礼拜，选择性地刷几道做过的题，巩固记忆。总结和举一反三 𐟓 很多经典题目（如MaxSubArray）有多种解法。不要觉得做对了就跳过，而是要把几种解法的底层原理都理清楚，做到每种解法都烂熟于胸。多敲多练 𐟒𛊦‰‹要勤快。很多算法听起来很简单，但真正敲代码时，很多人会在边界上犯错误。比如二分、快排、归并等，多练习才能熟练掌握。形成自己的知识体系 𐟌 某些平台上有很多别人总结的算法题，可以参考，但一定要形成一套自己的思维导图。当你闭上眼睛能在脑海中浮现出一个全面且分类清晰的算法导图时，你就攻克了这道算法难关。优先刷基础题目 ⚡ 如果时间紧迫，优先刷剑指offer的题目。不要浪费时间攻克偏难怪的算法题，先稳稳地拿下最基础的题目。希望这些方法能帮助大家更好地刷Leetcode题目，早日成为算法高手！

力扣怎么刷python 这份LeetCode刷题计划真的太棒了！一周内全部搞定，常见考点一网打尽，简单、中等、困难题目全覆盖。每个题目点击标题还能直接跳转到LeetCode题目页面，简直是贴心到家！ 𐟓… 刷题计划第1天：数组与双指针题目：旋转图像、组短车、放车、数组短车模拟、二维数组等难度：中等第2天：哈希表与模拟题目：生命游戏、对角线追踪、移动婴儿、数组双指针等难度：中等第3天：排序与算法题目：快速排序、选择排序、插入排序、颜色分类等难度：中等第4天：滑动窗口与动态规划题目：最长消流子数组、数组滑动密口动态规划等难度：中等第5天：二分查找与前缀和题目：二分查找、数组前和等难度：中等第6天：树状数组与线段树题目：树状数组、线段树二分查找等难度：中等第7天：其他高频题型题目：多数元素、快速排序、归并排序等难度：中等 𐟓š 常见题型分类旋转图像、组短车、放车、数组短车模拟、二维数组：这些题目主要考察数组和双指针的使用。生命游戏、对角线追踪、移动婴儿、数组双指针：哈希表和模拟题，需要一定的空间和逻辑能力。快速排序、选择排序、插入排序、颜色分类：经典排序算法，适合练习算法基础。最长消流子数组、数组滑动密口动态规划：滑动窗口和动态规划的结合，考验你的编程技巧。二分查找、数组前和等：二分查找是解决许多问题的利器，而数组前和则是常见的数学问题。树状数组、线段树二分查找：树状数组和线段树是高级数据结构，适合提升编程能力。多数元素、快速排序、归并排序：这些题目涵盖了常见的算法和数据结构，是刷题的经典选择。 𐟌Ÿ 额外推荐除了以上的高频题型，还有一些额外的推荐题目，比如K个一组翻转链表、删除链表中的重复元素等，这些题目不仅能帮助你巩固基础，还能提升你的编程能力。这份刷题计划不仅全面，而且有针对性，希望能帮助你在一周内快速提升LeetCode的解题能力！加油吧，勇闯面试的你！𐟒ꀀ

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