《算法闯关指南:优选算法--位运算》--34.判断字符是否唯一,35.丢失的数字

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前言:

聚焦算法题实战,系统讲解三大核心板块:优选算法:剖析动态规划、二分法等高效策略,学会寻找“最优解”。 递归与回溯:掌握问题分解与状态回退,攻克组合、排列等难题。 贪心算法:理解“局部最优”到“全局最优”的思路,解决区间调度等问题 内容以题带点,讲解思路与代码实现,帮助大家快速提升代码能力。

位运算基础前置知识

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上面提到的5个题大家可以先写一下,其它的公式和推导建议大家记下来。

34. 判断字符是否唯一

题目链接

面试题 01.01. 判定字符是否唯一 - 力扣(LeetCode)

题目描述

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题目示例

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解法(位图的思想):

算法思路:

利用【位图】的思想,每一个【比特位】代表一个【字符,一个 int 类型的变量 32 位足够表示所有的小写字母。比特位里面如果是 0,表示这个字符没有出现过。比特位里面的值是 1,表示该字符出现过。
那么我们就可以用一个【整数】来充当【哈希表】。

C++算法代码:

classSolution{public:boolisUnique(string astr){if(astr.size()>26)returnfalse;int m=0;for(auto& s:astr){if((m>>(s-'a'))&1)returnfalse;else m|=(1<<(s-'a'));}return-1;}};

算法总结&&笔记展示:

笔记字有点丑,大家见谅:

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35. 丢失的数字

题目链接

268. 丢失的数字 - 力扣(LeetCode)

题目描述

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题目示例

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解法(位运算):

算法思路:

设数组的大小为 n ,那么缺失之前的数就是【0,n】,数组中是在【0,n】中缺失一个数形成的序列
如果我们把数组中的所有数,以及【0,n】中的所有数全部【异或】在一起,那么根据【异或】运算的【消消乐】规律,最终的异或结果应该就是缺失的数~

C++算法代码:

classSolution{public:intmissingNumber(vector<int>& nums){int ret=0;for(auto& n:nums) ret^=n;for(size_t i=0;i<=nums.size();i++) ret^=i;return ret;}};

算法总结&&笔记展示:

笔记字有点丑,大家见谅:

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结尾:

🍓 我是草莓熊 Lotso!若这篇技术干货帮你打通了学习中的卡点: 👀 【关注】跟我一起深耕技术领域,从基础到进阶,见证每一次成长 ❤️ 【点赞】让优质内容被更多人看见,让知识传递更有力量 ⭐ 【收藏】把核心知识点、实战技巧存好,需要时直接查、随时用 💬 【评论】分享你的经验或疑问(比如曾踩过的技术坑?),一起交流避坑 🗳️ 【投票】用你的选择助力社区内容方向,告诉大家哪个技术点最该重点拆解 技术之路难免有困惑,但同行的人会让前进更有方向~愿我们都能在自己专注的领域里,一步步靠近心中的技术目标! 

结语:本文聚焦位运算算法题实战,通过两道经典例题讲解位图与异或技巧。34题利用位图思想,用整数比特位标记字符出现情况,实现O(1)空间复杂度判断字符唯一性。35题运用异或消消乐特性,通过数组与完整序列异或找出缺失数字。笔记图解辅助理解位运算核心逻辑,适合快速掌握高效解题策略。

✨把这些内容吃透超牛的!放松下吧✨ʕ˘ᴥ˘ʔづきらど

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如何微调和部署OpenVLA在机器人平台上

如何微调和部署OpenVLA在机器人平台上

这个教程来自这个英伟达网址         教程的目标是提供用于部署 VLA 模型的优化量化和推理方法,以及针对新机器人、任务和环境的参考微调流程。在一个自包含的仿真环境中,结合场景生成和领域随机化(MimicGen)对性能和准确性进行严格验证。未来阶段将包括与 Isaac Lab 和 ROS2 的 sim2real 集成、对 CrossFormer 等相关模型的研究,以及针对实时性能的神经网络结构优化。 * ✅ 针对 VLA 模型的量化和推理优化 * ✅ 原始 OpenVLA-7B 权重的准确性验证 * ✅ 基于合成数据生成的参考微调工作流程 * ✅ 在 Jetson AGX Orin 上使用 LoRA 进行设备端训练,以及在 A100/H100 实例上进行完全微调 * ✅ 在示例积木堆叠任务中通过领域随机化达到 85% 的准确率 * ✅ 提供用于复现结果的示例数据集和测试模型 1. 量化         已在 NanoLLM 的流式 VLM

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AI Skills:从低代码工作流到“包管理”生态的范式跃迁

AI Skills:从低代码工作流到“包管理”生态的范式跃迁 作者: zs 日期: 2026年1月30日 摘要 我们正处于一个关键的时代转折点,AI 代理的能力正在经历一场深刻的范式变革。这场变革的核心,是将 AI 的能力从封闭、孤立的工具集,转化为一套开放、可互操作的 Skills(技能) 生态系统。本文将追溯 Skills 的演进脉络:从 Coze 和 Dify 等低代码平台中工作流的原始形态,到 Anthropic 推动 Model Context Protocol (MCP) 实现标准化,最终由 Vercel 推出 skills.sh 目录,构建起类似 npm 的分布式“包管理”分发机制。

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一文吃透SBUS协议:从原理到实战(无人机/航模/机器人适用)

在无人机、航模、机器人等精密控制领域,“稳定、快速、可靠”是控制信号传输的核心诉求。传统的PWM信号虽然简单直观,但存在通道数有限、抗干扰能力弱、布线复杂等痛点。而SBUS(Serial Bus)协议——由FUTABA公司专为遥控设备设计的串行数字通信协议,凭借单线传输多通道数据、抗干扰强、延迟低的核心优势,逐渐成为行业主流。 本文将从“是什么-怎么工作-协议细节-厂家产品-接口设计-代码实现-实战技巧-常见问题”八个维度,用最通俗的语言+大量对比表格,全面拆解SBUS协议。无论你是刚入门的电子爱好者,还是需要落地项目的工程师,都能从本文中找到所需的实用信息。 一、SBUS协议基础认知:核心定位与优势对比 在深入技术细节前,我们先通过对比和基础定义,快速建立对SBUS的认知。很多人会把SBUS和常见的UART、PWM等混淆,这里先明确其核心定位:SBUS是基于反向电平UART的“应用层控制协议”,专门用于遥控器与接收机、接收机与飞控/执行器之间的控制信号传输。 1.1 为什么需要SBUS?传统方案的痛点 在SBUS出现之前,航模和早期无人机主要使用PWM或PPM协议传输控

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【机器人】具身导航 VLN 最新论文汇总 | Vision-and-Language Navigation

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