《算法技术手册》一1.2 简单解法
2023-09-27 14:24:36 时间
本节书摘来华章计算机《算法技术手册》一书中的第1章 ,第1.2节, George T.Heineman Gary Pollice
Stanley Selkow 著
杨晨 曹如进 译 译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
1.2 简单解法
刷爆LeetCode!字节技术官亲码算法面试进阶神技太香了 正赶上金三银四,说到数据结构与算法这个词,肯定有不少人会眉头一皱。也不知从什么时候开始,以字节为主的一大波公司面试开始了对算法的连环拷问。如果事前没有系统地刷一波题的话,算法这一关还是比较难过的。
模型精度再被提升,统一跨任务小样本学习算法 UPT 给出解法! UPT是一种面向多种NLP任务的小样本学习算法,致力于利用多任务学习和预训练增强技术,在仅需要标注极少训练数据的情况下,提升大规模预训练语言模型在多种场景下的模型精度。
1.2 简单解法
很显然,任意包含三个或三个以上点的点集都肯定有凸包。但是如何构建一个凸包呢?可以这么考虑,从上述集合中选择任意三个点组成一个三角形,如果剩余的n-3个点中的任意一个位于该三角形之内,那么这些位于内部的点是不可能成为凸包的一部分的。我们可以用伪代码描述大致流程。本书其他章节也会采用类似的伪代码来描述算法。
在下一章中,我们将从数学的角度解释为什么这个方法非常低效。这段伪代码摘要解释了如何针对每个输入集生成一个凸包,特别是,像图1-2所示的凸包。不过,难道没有更好的做法了吗?
刷爆LeetCode!字节技术官亲码算法面试进阶神技太香了 正赶上金三银四,说到数据结构与算法这个词,肯定有不少人会眉头一皱。也不知从什么时候开始,以字节为主的一大波公司面试开始了对算法的连环拷问。如果事前没有系统地刷一波题的话,算法这一关还是比较难过的。
模型精度再被提升,统一跨任务小样本学习算法 UPT 给出解法! UPT是一种面向多种NLP任务的小样本学习算法,致力于利用多任务学习和预训练增强技术,在仅需要标注极少训练数据的情况下,提升大规模预训练语言模型在多种场景下的模型精度。
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