JavaScript实现DoublyLinkedList双链表的算法（附完整源码）

双向链表和普通链表的区别在于，在链表中，一个节点只有链向下一个节点的链接；而在双向链表中，链表是双向的：一个链向下一个元素，另一个链向前一个元素。记录学习，当个笔记。

基本概念 快速排序是非常流行、应用非常广泛的排序算法，而且实现简单，适用于各种不同的输入数据，在一般应用中比其他排序算法都要快很多。快速排序是基于分治思想的原地排序的排序算法，将长度为N的数组排序所需时间和NlgN成正比，而且内循环比大多数排序算法都要短小和简单，因此一般情况比其他排序算法效率高。它的缺点是非常脆弱，某些情况可能导致它的性能达到平方级别，...

上篇聊了聊双向链表（doubly linked list）这个数据结构，今天就来点更实际的，也可以用双链表来实现的一种生活工作中不可或缺的优化算法——LRU缓存算法。

TypeScript方式实现源码 // 双向链表和普通链表的区别在于， 在链表中， // 一个节点只有链向下一个节点的链接，而在双向链表中，链接是双向的：一个链向下一个元素， // 另一个链向前一个元素，如下图所示： // // Node类里有prev属性（一个新指针） ，在DoublyLinkedList类里也有用来保存对列表最后一 // 项的引用的tail属性。 //...

LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，常用于页面置换算法，是为虚拟页式存储管理服务的。现代操作系统提供了一种对主存的抽象概念虚拟内存，来对主存进行更好地管理。他将主存看成是一个存储在磁盘上的地址空间的高速缓存，在主存中只保存活动区域，并根据需要在主存和磁盘之间来回传送数据。虚拟内存被组织为存放在磁盘上的N个连续的字节组成的数组，每个字节都有唯一的虚拟地址，作为到数组...

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双向链表是一种链表数据结构，其中每个节点包含指向前一个节点和后一个节点的指针，允许在两个方向上进行遍历。

数学表达αnmαmn​，其中nnn为哈希表中当前元素数，mmm为桶的总数或槽位总数。意义：表示哈希表的“填充率”，负载因子高意味着更多的键映射到相同或相邻的位置，冲突概率也随之升高，从而增大查找或插入时的探测或链表长度。再哈希是指在哈希表运行过程中，检测到负载因子α\alphaα达到或超过预设阈值后，动态地创建一个更大的新表（通常容量翻倍），并将旧表中所有元素按照新表大小重新计算哈希并插入新表的过程。这一过程又称“扩容”（resize）或“重散列”，旨在降低α\alphaα。

本文详细介绍了Java垃圾回收机制的核心概念和实现方法。首先，文章解释了如何判断对象可以回收，包括引用计数法和可达性分析算法，并介绍了四种引用类型：强引用、软引用、弱引用和虚引用。接着，文章探讨了三种垃圾回收算法：标记清除、标记整理和标记复制，并分析了它们的优缺点。随后，文章介绍了分代垃圾回收机制，将堆内存划分为新生代和老年代，并详细描述了MinorGC的流程。此外，文章还介绍了六种常见的垃圾回收器，包括串行、并行和并发的垃圾回收器，并重点分析了CMS和G1垃圾回收器的工作原理和优缺点。最后，文章提供了垃圾

举例来说, 使用一个货币系统 {1,2,5,10,...}产生 18单位面值的一些可能的方法是:18x1, 9x2, 8x2+2x1, 3x5+2+1,等等其它。传统地，一个货币系统是由1,5,10,20 或 25,50, 和 100的单位面值组成的。母牛想知道有多少种不同的方法来用货币系统中的货币来构造一个确定的数值。写一个程序来计算有多少种方法用给定的货币系统来构造一定数量的面值。母牛们不但创建了他们自己的政府而且选择了建立了自己的货币系统。(1<= N<=10,000)输入包含多组测试数据。

再后面的若干行中，依次（首先从左到右给出第一行的N个整数，再从左到右给出第二行的N个整数……）给出矩阵中的N2个整数，整数之间由空白字符分隔（空格或者空行）已知矩阵的大小定义为矩阵中所有元素的和。给定一个矩阵，你的任务是找到最大的非空(大小至少是1 * 1)子矩阵。输入是一个N * N的矩阵。输入的第一行给出N (0 < N <= 100)测试数据可能有多组，对于每组测试数据，输出最大子矩阵的大小。已知矩阵中整数的范围都在[-127, 127]比如，如下4 * 4的矩阵。这个子矩阵的大小是15。

直接用栈来验证栈序列。

LeetCode 1345. 跳跃游戏 IV - 详细题解

2022 RoboCom世界机器人开发者大赛本科组（国赛）的解题报告

摘要：情感识别技术在医学、自动驾驶等多个领域的广泛应用，正吸引着研究界的持续关注。本研究提出了一种融合语音情感识别（SER）与面部情感识别（FER）的自动情绪识别系统。实验结果显示，通过附加多层感知器进行整体微调时取得最佳准确率，验证了迁移学习相较于从头训练更具鲁棒性，且预训练知识有助于任务适应。在FER方面，通过提取视频动作单元对比静态模型与顺序模型的性能差异，发现两者差异较小。错误分析表明，视觉系统可通过高情绪负载帧检测器进行优化，这为视频情感识别方法研究提供了新思路。