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V2EX 第 124689 号会员,加入于 2015-06-29 10:58:47 +08:00
hitmanx 最近回复了
发完贴想起来,我这样写和你原帖是一样的,需要分情况讨论,原因是你这种表示方法(0.5 表示缩小一倍,2 表示放大一倍)不是对称也不是均匀分布的;另一个表示方法是负数表示缩小,正数表示放大,那么实际上就从[0.5,2]变成了[-2, 2],就对称了。

因此换个思路的话,你这个其实是指数对称,也就是 2^-1 表示缩小一倍,2^1 表示放大一倍,这样指数项就变成了对称且均与分布的了:

# 假设返回[-1, 1]
return exp(2, rand())
r = rand() # 假设 rand()返回[0, 1]
return (r + 0.5) if (r < 0.5) else r * 2 #相当于 50%的概率位于[0, 0.5),要把它 scale 到[0.5, 1); 50%的概率位于[0.5, 1],要把它 scale 到[1, 2]
考虑买 air,用作轻量级上网本+浏览代码+玩具级别小程序开发。当然真正日常干活还是台式机+thinkpad 。现在手头有 mbp 16,但是太重了,用的很少。比较享受那种随开随关,桌上、沙发上、床上随便带来带去的感觉
19 天前
回复了 tuochenlyu 创建的主题 职场话题 无锡微软 VS 深圳腾讯
如果仅从岗位上考虑的话,技术支持 vs 开发(假如腾讯是开发),感觉还是开发更好一些。我有点怀疑微软的技术支持能学到啥“绝对领先”的技术。如果两者都是技术支持且非得 2 选 1 的话,我会选 ms
<Algorithms>, <CSAPP>,都是入门神书
感觉 AI 相关的门槛逐年升高,如果不是有很好的学历+顶级会议发表,很难的。而且一旦换个赛道,你做了 6 年的 java 基本都用不上,相比应届生在经验上没有优势,在年龄上还有劣势,你琢磨琢磨。

而且说实在的,就像我现在去读个美术的专业,不代表我出来就能靠画画吃饭了不是,天生不是这块料啊。不妨先业余时间自己看看书籍、看看论文,坚持一段时间,看看自己是不是这方面有兴趣和天赋再说吧……
24 天前
回复了 zzzrf 创建的主题 推广 Facebook 面试题:和大于 S 的最小子数组
@mxalbert1996 然而并不是所有的解在这个算法里都会被遍历一次。最简单的思想实验,如果 s 小于 array 的任何一个元素,那么所有子数组都是大于 s 的,总共有 O(n^2)个子数组,那么要遍历所有的解至少是 O(n^2)的复杂度;而这个算法的复杂度是固定的 O(n),所以一定是有些子数组是在期间被跳过的,但是并不影响求出最优解。

需要证明的内容也很简单:假设最优解是 OL, OR,窗口的两侧分别是 WL, WR,则当 WR == OR - 1 时且 sum(WL, WR) < s 时,此时窗口右移,即 WR' = WR + 1.那么此时 sum(WL, WR')必须要大于 s,才会进入统计的流程,否则 WR'会继续右移,进而超过 OR,也就意味着此时最优解就不在答案的集合中。

证明也很简单,因为已知(OL, OR)是最优解,即 sum(OL, OR) > s.而此时窗口在(WL, WR')即(WL, OR),如果要错过最优解,必须 sum(WL, OR) < s,则 WL 必须大于 OL 。那么上一步解(WL, WR)的长度即 WR - WL + 1 = (OR - 1) - WL + 1 = (OR - WL - 1) + 1,而上面得知 WL > OL, 则(OR - WL - 1) + 1 <= OR - OL + 1,也就是窗口移动的满足 s 的长度至少不长于最优解,这与已知的(OL, OR)是最优解是矛盾的,因此不成立。
24 天前
回复了 zzzrf 创建的主题 推广 Facebook 面试题:和大于 S 的最小子数组
@nznd “首先所有可能的满足条件的子数组都在运行时遍历过”

你这个“首先”就是我说的要证明的地方。虽然不难证明,但是仅从代码看,右窗口移动时,仅仅当 currSum >= s 时,才会走到 min 的逻辑,那么就需要证明当事实上的最优解出现时,此时左窗口不会过于靠近右窗口导致当前的 currSum < s,以致于最优解被跳过
24 天前
回复了 zzzrf 创建的主题 推广 Facebook 面试题:和大于 S 的最小子数组
谢谢分享。解题思路好像少了一部分,就是怎么证明最优解一定包含在这个解法中,这个我觉得比解法本身更重要
24 天前
回复了 Chaox 创建的主题 程序员 诚心请教关于 base64 的问题
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