LeetCode Hot100 刷题路线(Python版)

LeetCode Hot100 刷题路线(Python版)

目录

1. LeetCode Hot100 刷题笔记(1)—— 哈希、双指针、滑动窗口-ZEEKLOG博客

2. LeetCode Hot100 刷题笔记(2)—— 子串、普通数组、矩阵-ZEEKLOG博客

3. LeetCode Hot100 刷题笔记(3)—— 链表-ZEEKLOG博客

4. LeetCode Hot100 刷题笔记(4)—— 二叉树、图论-ZEEKLOG博客

5. LeetCode Hot100 刷题笔记(5)—— 回溯-ZEEKLOG博客

6. LeetCode Hot100 刷题笔记(6)—— 栈、堆-ZEEKLOG博客

7. LeetCode Hot100 刷题笔记(7)—— 贪心-ZEEKLOG博客

8. LeetCode Hot100 刷题笔记(8)—— 动态规划(一维、二维)-ZEEKLOG博客

9. LeetCode Hot100 刷题笔记(9)—— 二分查找、技巧-ZEEKLOG博客

10. LeetCode Hot100 刷题笔记(10)—— ACM格式输入输出练习-ZEEKLOG博客

11. LeetCode非Hot100高频题(1)——常见DL手撕_多模态学习路线0常见手撕算法-ZEEKLOG博客

12. LeetCode非Hot100高频题(2)——常见LeetCode手撕-ZEEKLOG博客

1. 学习内容

        哈希、双指针、滑动窗口、子串、普通数组、矩阵、链表、二叉树、图论、回溯、二分查找、堆栈、贪心算法、动态规划、多维动态规划、技巧。LeetCode非Hot100高频题(常见DL手撕,leetcode常见其它手撕)

链接:LeetCode 热题 100 - 学习计划 - 力扣(LeetCode)全球极客挚爱的技术成长平台


2. 推荐笔记 / 课程

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不止“996”!曝硅谷AI创业圈「极限工作制」:每天16小时、凌晨3点下班、周末也在写代码

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编译 | 郑丽媛 出品 | ZEEKLOG(ID:ZEEKLOGnews) “如果你周日去旧金山的咖啡馆,会发现几乎每个人都在工作。” 这是 AI 创业公司 Mythril 联合创始人 Sanju Lokuhitige 最近最直观的感受。去年 11 月,他特地搬到旧金山,只为了更接近 AI 创业浪潮的中心。但很快,他也被卷入了这股浪潮带来的另一面——一种越来越极端的工作文化。 Lokuhitige 坦言,他现在几乎每天工作 12 小时,每周 7 天。除了每周少数几场刻意安排的社交活动(主要是为了和创业者们建立联系),其余时间几乎都在写代码、做产品。 “有时候我整整一天都在编程,”他说,“我基本没有什么工作与生活的平衡。”而这样的生活,在如今的 AI 创业圈里并不算罕见。 旧金山 AI 创业圈的真实日常 一位在旧金山一家 AI

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黄仁勋公开发文:传统软件开发模式终结,参与AI不必非得拥有计算机博士学位

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AI 究竟是什么?在 NVIDIA CEO 黄仁勋看来,它早已不只是聊天机器人或某个大模型,而是一种正在迅速成形的“新型基础设施”。 近日,黄仁勋在英伟达官网发布了一篇长文,提出一个颇具形象的比喻——AI 就像一块“五层蛋糕”。从最底层的能源,到芯片、基础设施、模型,再到最上层的应用,人工智能正在形成一整套完整的产业技术栈,并像电力和互联网一样,逐渐成为现代社会的底层能力。 这也是黄仁勋自 2016 年以来公开发表的第七篇长文。在这篇文章中,他从计算机发展史与第一性原理出发,试图解释 AI 技术栈为何会演化成如今的形态,以及为什么全球正在掀起一场规模空前的 AI 基础设施建设。 在他看来,过去几十年的软件大多是预先编写好的程序:人类设计好算法,计算机按指令执行,数据被结构化存储在数据库中,通过精确查询调用。而 AI 的出现打破了这一模式——计算机开始能够理解图像、文本和声音,并根据上下文实时生成答案、推理结果甚至新的内容。 正因为智能不再是预先写好的代码,而是实时生成的能力,支撑它运行的整个计算体系也必须被重新设计。

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猛裁1.6万人后,网站再崩6小时、一周4次重大事故!官方“紧急复盘”:跟裁员无关,也不是AI写代码的锅

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整理 | 郑丽媛 出品 | ZEEKLOG(ID:ZEEKLOGnews) 过去几年里,科技公司几乎都在同一件事上加速:让 AI 参与写代码。 从自动补全、自动生成函数,到直接修改系统配置,生成式 AI 已经逐渐走进真实生产环境。但最近发生在亚马逊的一连串事故,却给整个行业泼了一盆冷水——当 AI 开始真正参与生产环境开发时,事情可能远比想象复杂。 最近,多家媒体披露,本周二亚马逊内部紧急召开了一场工程“深度复盘(deep dive)”会议,专门讨论最近频繁出现的系统故障——其中,一个被反复提及的关键词是:AI 辅助代码。 一周 4 次严重事故,亚马逊内部紧急复盘 事情的起点,是最近一段时间亚马逊系统稳定性明显下降。 负责亚马逊网站技术架构的高级副总裁 Dave Treadwell 在一封内部邮件中坦言:“各位,正如大家可能已经知道的,最近网站及相关基础设施的可用性确实不太理想。” 为此,公司决定把原本每周例行举行的技术会议

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AI Agent 的风,已经从 GitHub 吹到了线下。 过去几个月,越来越多开发者开始讨论一个问题: 当 AI 不再只是聊天,而是可以执行任务,软件会变成什么样? 在这股浪潮中,一个开源项目迅速进入开发者视野——OpenClaw,在 GitHub 上获得大量关注,相关教程、实践案例不断出现。有人用它自动整理资料,有人用它管理开发流程,还有人尝试让它执行复杂的工作流。 很多开发者第一次意识到: AI 不只是工具,它可能成为“执行者”。 不过,在技术社区之外,大多数人对 Agent 的理解仍停留在概念层面。 * AI Agent 到底是什么? * 如何在自己的电脑上运行? * 普通开发者能否真正用起来? 带着这些问题,一场围绕 OpenClaw 的开发者城市行动正在展开。 ZEEKLOG 发起的OpenClaw 全国纵深行将走进 20 个城市,用最直接的方式回答一个问题——如果

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