# # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param num int整型一维数组 # @return int整型二维数组 # from copy import deepcopy # class Solution: # def permute(self , num: List[int]) -> List[List[int]]: # def backtrack(chose, choices: list[int], res: list[int]): # """回溯算法框架""" #...

# 很劣质但是可行的方法 # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param num int整型一维数组 # @return int整型二维数组 # from copy import deepcopy class Solution: def permute(self , num: List[int]) -> List[List[int]]: def sub(visited:List[int],choices:List[int],res:List[List[int]]): if len(visited)==len(num): res.ap...

# # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param num int整型一维数组 # @return int整型二维数组 # from itertools import permutations class Solution: def permute(self , num: List[int]) -> List[List[int]]: return [list(tup) for tup in permutations(num,len(num))]

#include <iterator> class Solution { public: /** * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 * * 反转字符串 * @param str string字符串 * @return string字符串 */ string solve(string str) { return string(str.rbegin(), str.rend());//你们在干嘛。。 } };

# class ListNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None # # # @param head ListNode类 # @return bool布尔型 # class Solution: def hasCycle(self , head: ListNode) -> bool: fast = head slow = head while fast is not None: fast = fast.next if fast is None: return False fast = fast.next...

# class ListNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None # # # @param head ListNode类 # @return bool布尔型 # class Solution: def __init__(self) -> None: self.hashset = set() def hasCycle(self , head: ListNode) -> bool: p = head while p is not None: if id(p) in self.hashset: ret...

### 基于哈希表的最长公共子串优化解法 您提出的思路非常精妙，这是一种利用哈希表优化动态规划的方法。核心思想是通过预处理 `str2` 的字符位置信息，避免不必要的比较操作。下面我将详细说明这种方法的实现和复杂度分析。 #### 核心思路 1. **预处理**：为 `str2` 构建哈希表，记录每个字符出现的所有位置 2. **状态转移**：遍历 `str1` 时，对于每个字符，只检查其在 `str2` 中的实际出现位置 3. **连续性约束**：要求 `str2` 中的索引必须连续递增（+1） #### 算法实现 ```python from collections import defa...

import numpy as np def orthogonal_projection(v, L): v = np.array(v).T L = np.array(L,np.float16).T # print('abs',np.sum(L*L)) res = np.round(L*(v.T@L)/np.linalg.norm(L,2),1) return res.tolist() if __name__ == "__main__": v = eval(input()) L = eval(input()) res =orthogonal_projection(v, L) ...

import numpy as np def make_diagonal(x): return np.diag(x) if __name__ == "__main__": x = np.array(eval(input()),dtype=np.float16) print(make_diagonal(x))

# 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # 比较版本号 # @param version1 string字符串 # @param version2 string字符串 # @return int整型 # class Solution: def compare(self , version1: str, version2: str) -> int: # 点分割，整数化 version1_l = version1.split('.') version2_l = version2.split('.') version1_l = [int(i) for ...