Sirin Schariac

Thinking will not overcome fear but action will.

Leetcode 215 Kth Largest Element in an Array

大根堆

大根堆 除了快速排序、归并排序之外，一个比较常见的更加灵活的排序方式是堆排序。特别是在215. Kth Largest Element in an Array一题中，堆排和快速选择算法都是非常出色的解决方法。 那么堆排是如何实现的呢？ 其核心思想是将数组看作一棵二叉树，保证二叉树的父节点大于其左右子树内的左右节点，从而构建起一个大根堆（如果是小于，那么就是小根堆）。对于节点idx如果其...

Posted by Sirin on October 10, 2025

Leetcode 84. Largest Rectangle in Histogram

递增栈

84. Largest Rectangle in Histogram 原题 84. Largest Rectangle in Histogram 解答思路 本题的核心思路是采用递增栈来做，但为什么？ 这是因为，在计算柱状图中的矩形面积时，核心思想是关注每个Bar所在最大矩阵的面积是多少。因为当前这个Bar_x的高度是已知的，那我们想知道的就是这个Bar_x所在矩形的...

Posted by Sirin on October 10, 2025

Leetcode 739 Daily Temperatures

单调栈

739. Daily Temperatures 原题 739. Daily Temperatures 解答思路 这道题的思路比较简单，很容易看出来是个单调栈。但具体怎么构造和维护这个单调栈却需要多思考和注意细节。 一开始我对于本题的解答就复杂化了，另外用了type Record struct来存储气温、天数、下标等信息，还采取在栈内遍历的方式来更新天数，最后自然TL...

Posted by Sirin on October 10, 2025

闭区间二分查找

闭区间二分查找模板

闭区间二分查找 原题 153. 寻找旋转排序数组中的最小值 - 力扣（LeetCode） 33. 搜索旋转排序数组 - 力扣（LeetCode） 闭区间二分查找模板 func binarySearch(nums[] int, target int) int { low, high := 0, len(nums)-1 for low < high { mid...

Posted by Sirin on September 30, 2025

LeetCode 34:Find First and Last Position of Element in Sorted Array

二分查找

排序数组查找元素第一个和最后一个 原题 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 - 力扣（LeetCode） 题目解析 这一题目是一个典型的二分查找，不过考察的细节更多，需要对于二分查找有一个比较深入的理解。 题目的核心问题：对于一个元素，找到其在数列中的开始和结束位置。这一问题可以转化为，找到第一个target和第一个大于target的元素。此时我们发现，传统...

Posted by Sirin on September 29, 2025

Golang Sclices

append slices的细节

关于Golang中的slices append操作 在Leetcode回溯相关的题目中(e.g. 131. 分割回文串 - 力扣（LeetCode）)，涉及到对于回溯过程中得到的多种方案的答案合并问题，采用的是ans = append(ans, append([]string(nil), splits...))，这就引出一个问题，为什么不直接采用ans = append(ans, spli...

Posted by Sirin on September 28, 2025

UMich DL for CV

Generative Models-2

Generative Adversarial Networks Generative Models Review Autoregressive Models directly maximize likelihood of training data \(p_{\theta}(x)=\prod_{i=1}^N p_{\theta}(x_i|x_1,\dots,x_{i-1})\) Var...

Posted by Sirin on April 20, 2025

UMich DL for CV

Generative Models-1

判别模型与生成模型 Component Supervised Learning Unsupervised Learning Data (x: data, y: label) (x: data) Goal learn a fun...

Posted by Sirin on April 17, 2025

UMich DL for CV

Attention

Attention Machine Translation (seq2seq) Here $a_{ij}$ represents the weights of input sequence predicted by the attention. e.g., if the word ‘estamos’ = ‘eating’, then maybe $a_{23}=0.8\;a_{21...

Posted by Sirin on March 31, 2025

UMich DL for CV

Recurrent Neural Networks

Recurrent Neural Networks Key idea RNNs have an “internal state” that is updated as a sequence is processed, the recurrence formula looks like $h_t = f_W(h_{t-1},x_t)$. Here $h_t$ is the state a...

Posted by Sirin on March 18, 2025

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