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子序列最新娱乐体验_高清b超图片大全(2024年11月深度解析)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：话题更新日期：2024-11-26

子序列

Google OA难度大揭秘！𐟒𛰟”劦œ€近参加了Google的在线评估（OA），真是让我大开眼界！这场90分钟的考试，难度直接从中等飙升到困难，简直是算法和思维深度的双重考验。𐟘… 为了帮助大家更好地准备，我特意整理了Google 2024年的OA真题汇总，以及历年的部分真题。小伙伴们可以拿出来刷一刷，感受一下真正的挑战！𐟓š 𐟒ᠦ醒一下，这些题目真的不简单，需要你有扎实的算法基础和敏锐的思维能力。比如，有一道题目是要求你在90分钟内找出所有可能的下降子序列，这可不是随便想想就能做出来的。如果你对这些题目感兴趣，欢迎留言告诉我，我会继续分享更多 Google OA的真题和解析。𐟓슊准备好了吗？让我们一起来挑战 Google OA 的难度吧！𐟒ꀀ

快速排序算法详解：从原理到实现快速排序是一种非常高效的排序方法。它的核心思想是通过一个基准元素将待排序的数据分成两部分，其中一部分的所有数据都比基准元素小，另一部分的所有数据都比基准元素大。然后，对这两部分数据分别进行快速排序，整个过程可以递归进行，直到所有数据都变得有序。算法设计 𐟛 ️ 分解：首先，从数列中取出一个元素作为基准元素。然后，将问题分解为两个子序列，使得小于或等于基准元素的子序列在左侧，大于基准元素的子序列在右侧。治理：对这两个子序列分别进行快速排序（递归快速排序）。合并：将排好的两个子序列合并在一起，得到原问题的解。基准元素的选取：取第一个元素。取最后一个元素。取中间位置的元素。取第一个、最后一个、中间位置元素三者之中的位数。取第一个和最后一个之间位置的随机数 k (low <= k <= hight)。算法分析 𐟔 假设当前的待排序的序列为 R[low,hight]，其中 low <= hight。同时选取首元素为基准元素。步骤一：选取首元素的第一个元素作为基准元素 pivot = R[low]，i = low，j = hight。步骤二：从右向左扫描，找到小于等于 pivot 的数，如果找到，R[i] 和 R[j] 交换，i++。步骤三：从左向右扫描，找到大于 pivot 的数，如果找到，R[i] 和 R[j] 交换，j--。步骤四：重复步骤二和步骤三，直到 j 与 i 的指针重合，返回位置 mid = i，该位置的数正好是 pivot 元素。总结 𐟓 快速排序的核心在于分解、治理和合并三个步骤。通过递归地应用这三个步骤，可以将一个无序的数列转换为有序的数列。基准元素的选取对于算法的性能有着重要影响，合理的选取可以大大提高排序的速度。

𐟎“ 江南大学851考研攻略 𐟓š 江南大学人工智能与计算机学院的考研专业课851，你准备好了吗？ 𐟓– 主要参考书目有三本，涵盖了算法和编程的重要知识。从833到851，大纲逐渐完善，但参考书目保持不变。 𐟔 早期833难度较大，每年有8道代码大题，要求较高。但自21年更名为851后，难度有所降低，开始考察基本概念。 𐟎👥𙴦导Œ题目更注重实际应用，如迪杰斯特拉算法和最长公共子序列等，要求考生不仅掌握算法思想，还要能够熟练编程。 𐟒ᠥ䍨š„机试成绩是决定你是否能够上岸的关键。因此，初试的内容至关重要，需要全面掌握算法的思想和代码。 𐟒ꠦ€𛧚„来说，851考研难度适中，只要认真准备，轻松拿下100+不是问题！但如果你想通过复试，还需在算法和编程上多下功夫哦！

怎么找基因转录因子的起始转录因子（Transcription Factor，TF）是一类蛋白质分子，它们能够与基因上游的特定序列（即转录因子结合位点）专一性结合，从而调控基因的转录过程。转录因子在真核生物的转录起始中起关键作用，与RNA聚合酶Ⅱ等形成转录起始复合体，参与转录起始的调控。那么如何用AlphaFold3预测候选转录因子与候选靶基因启动子的互作呢？以下是详细步骤：获取靶基因启动子序列 𐟓‚ 首先，打开NCBI网站，下拉选择Gene，输入目的基因（例如MYC，Homo sapiens）。默认情况下，启动子区域位于转录起始位点上游约2kb。获取候选转录因子名称 𐟔 通过AnimalTFDB网站获取MYC的候选转录因子名称，例如SP1。获取候选转录因子蛋白质序列 𐟌 通过Uniport网站获取候选转录因子SP1的蛋白质序列。使用AlphaFold进行预测 𐟒𛊧™𛥽•谷歌邮箱账号，点击AlphaFold网站上的A.e框，添加蛋白质、DNA、RNA、配体和离子（金属离子）。将SP1转录因子序列和MYC启动子序列输入。上传完数据后，点击“Confirm and submit job”，一般运行约10分钟。查看预测结果 𐟓Š 结果页面显示转录因子SP1与靶基因MYC启动子互作预测结果。颜色越蓝表示预测的置信度越高，越橙则越低。下载数据后，可以用PyMol等软件打开cif文件进行后续分析。其他注意事项 ⚠️ pLDDT：基于0-100量表的每个原子置信度估计，其中较高的值表示置信度较高。 pTM和ipTM分数：预测模板建模（pTM）分数和界面预测模板建模（ipTM）分数均来自称为模板建模（TM）分数的度量。pTM分数高于0.5表示整体预测的复合物折叠可能与真实结构相似。ipTM衡量复合物内亚基相对位置的预测准确性，高于0.8的值表示置信度高的高质量预测，而低于0.6的值则表明可能是失败的预测。ipTM分数在0.6到0.8之间为灰色区域，预测可能正确或不正确。对于小结构或短链，TM分数非常严格，因此当涉及少于20个标记时，pTM分数赋值低于0.05；在这些情况下，PAE或pLDDT可能更能指示预测质量。通过以上步骤，你可以预测转录因子与靶基因启动子的互作关系，进一步了解基因转录的调控机制。

九章算法班2021版：常见算法题总结九章算法班2021版为大家带来了一系列常见的算法题目总结，帮助你更好地掌握各种算法技巧。以下是一些精选的题目：最长不重复子序列 𐟓Š DP（01背包问题） 𐟎’ 编辑距离问题 ✏️ 全排序（如果有重复数字） 𐟔„ 最短路径算法 𐟚𖢀♂️ 图论问题，最小割问题 𐟌 二分法的扩展版本 𐟔 快排，冒泡排序等相关排序算法 𐟎‰𞥇𚤸€个数组中重复的数字 𐟔⊥ˆ䦖�€棵树是否对称 𐟌𓊤𘀧𛴧𚢩𛑦 ‘与平衡树的区别 𐟌„ 二维四叉树、网格的优缺点 𐟓 单链表相关插入、删除 𐟔— 无序大数组中找中位数（快排） 𐟎“𞨡詀†序 𐟔„ 生成随机数1-7（从1-5开始） 𐟎𒊥ˆ䦖�𞨡覘縷榜‰环 𐟔„ 有序数组的交集，并集 𐟓Š 数组中第一个大于等于K的数 𐟔⊥ˆ䦖�𛥰†胡没胡（正则的状态机实现方式） 𐟎𒊥…褺Œ叉树的下一个节点 𐟌𓊦œ‰N个人，其中有一个明星，所有人都认识明星，明星不认识所有人，只有一种查询方式：A是否认识B，给出找到明星的最优策略 𐟌Ÿ 一个图，起点是A，终点是B,可以选择图中一条边置为0，如何使A到B的最短路径最短（顺便谢谢Dijkstra） 𐟚𖢀♂️ 给定二叉树的先序和中序遍历，构建二叉树 𐟌𓊩“𞨡覎’序 𐟔„ 矩阵相乘的最优顺序 𐟧𚌥ˆ†图最大匹配，最小费用最大流 𐟒𐊦ŠŠ一堆数分成两堆，使和最相近（背包搞一搞） 𐟎’ 数据流找中位数（大小堆搞一搞） 𐟓Š 二叉树中权重最大的链，每个点的权重有正有负 ⚖️ 加上最少的括号，使括号匹配 𐟓œ 给定一个数组，求最大的连续子序列和 𐟎œ‰两个很大的文件，均无法放入内存，其中存放着很多整数，如何找到两个文件中的相同整数 𐟓‚ 有一个坐标轴，上面有很多点，每个点有坐标，求长度为L的绳子最多能够覆盖几个点 𐟧𕊧”覠ˆ实现队列 𐟚ꊨ𝬥ˆ𖦥헧즤𘲤𘭦œ€长的数字字符串 𐟔⊧”𛥻𚦜€小堆的过程 𐟖Œ️ 先序遍历二叉树，非递归 𐟌𓊦‰‹写数组旋转，要求不使用额外空间 ✏️ 手写算法，在旋转数组里寻找某个给定的元素，要求时间复杂度O(n)以下 ⏱️ 一个堆，怎么按顺序改为一个双向链表 ⚖️ 一个无序数组，用时间复杂度最低的来寻找某两个数加起来等于一个固定的值m 𐟎𘤤𘪦œ‰序数组求中位数(leetcode) 𐟓Š 判断平衡二叉树(剑指offer) ⚖️ 最长上升子序列(lintcode) ↑ 二叉树转双向链表(剑指offer) ⚖️ LRU cache实现(leetcode) 𐟒𞊈ouse Robber(leetcode) 𐟒𐀀

LeetCode攻略：递增子序列 𐟓š LeetCode 300. 最长递增子序列 1️⃣ 定义 dp[i]：以第 i 个元素结尾的最长递增子序列的长度。 2️⃣ 递推公式：如果 nums[i] > nums[j]，则 dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)。这意味着位置 i 的最长递增子序列长度等于从 0 到 i-1 的最长递增子序列长度加一的最大值。 3️⃣ 初始化：dp[i] 的初始值至少为 1，因为每个元素本身都是一个递增子序列。 4️⃣ 遍历顺序：外层循环遍历 i，内层循环遍历 j，从前往后进行遍历。 𐟓š LeetCode 674. 最长连续递增子序列 1️⃣ 定义 dp[i]：以第 i 个元素结尾的数组的最长连续递增子序列长度。 2️⃣ 递推公式：dp[i] = dp[i - 1] + 1，当 nums[i] > nums[i - 1] 时。这意味着位置 i 的最长连续递增子序列长度等于前一个位置的最长连续递增子序列长度加一。 3️⃣ 初始化：dp[i] 的初始值至少为 1。 4️⃣ 遍历顺序：一层 for 循环从前往后遍历。 𐟓 总结：不连续递增序列与前0到i个状态有关，而连续递增序列只与前一个状态有关。

姜萍数学竞赛满分秘籍曝光！在2024年阿里巴巴全球数学竞赛中，天才少女姜萍以高分夺得第12名，她的决赛题目难度极高，宛如天书。其他参赛者自曝，六道决赛题目中，仅仅做完了一道题就卡住了。以下是部分决赛题目：问题1：记Mat2(Z)为2㗲整系数矩阵环，R为子环。通过Mat2(Z)在V:=Q2上的自然左作用，将V看成一个左R-模。找出V中R-格等价类的个数（有限或无限），并证明你的答案。问题2：多项式环Clc,的一个理想I是缩放不变的，如果对于任意一对元素入,uEC(0)，由所有形如f(xc,13)的元素(f(c,3)E)生成的理想就是本身。找出Clc,中满足dimc(C(x,刘/1)=6的缩放不变的理想的个数（有限或无限），并证明你的答案。问题3：设n和d为正整数。设Fi,,Fm为C[Xo,,Xn]中次数最多为d的齐次多项式，使得V(F1,…,Fm)的元素个数至多是d"。证明这个结论。问题4：设p>5是一个素数。证明方程(-1)/2I(x-2os(2rk/p)Y)=pP人=1没有整数解。问题5：设H是GL4(R)的由矩阵(a,bc≥0)生成的幺半子群。选取元素yi,iEH(i=1,2,3)使得序列(six)21收敛。证明：存在(1,2,3,)的一个无穷子序列(in)n≥1，使得序列(Jis)n21与(2zi)n>1均收敛。问题6：设p是一个素数。考虑半直积群G=LxH，其中L是一个循环p-群，H是一个有限循环群，以及一个有限生成的Fp[H]-模M，满足Hom(L,Ends,(M)=0。假设我们有一个Fp[]-模分解M=M1Mn，使得对于任意ij，Hom(Mi,Ms)=0成立。证明：对任意正整数d，以及任意(Zpz)[GJ-模N满足N@zlpzF,作为F,)(G-模同构于M，都存在唯一一个(ZpZ)GJ-模分解N=MNn，使得对于任意1≤in,N:zlz,M成立。这些题目不仅考察了参赛者的数学基础，还考验了他们的逻辑思维和创新能力。姜萍能够在这场全球顶尖的数学竞赛中脱颖而出，足以证明她的数学天赋和努力。

最长递增子序列

华为面试全攻略：技术面、代码面、主管面作为一个技术爱好者，加入华为一直是我的梦想。从部门宣讲会到最终面试，我一路走来，收获了不少经验。希望通过这篇文章，能为即将面试的你提供一些帮助与参考！ 𐟓… 时间线： 7月初：部门宣讲会 7月底：投递简历 9月中旬：收到笔试、测评以及面试邀请 9月20日：一天三面，挑战升级 9月21日：面试全绿，喜提offer 𐟓 一面（技术面）时间：上午10:30，提前开始，惊魂未定哈哈𐟘… 面试一开始，先是常规的自我介绍，接着聊了聊我之前的论文和比赛经历。面试官并没有深入追问这些内容，更多的是考察我的基础知识。之后，就是经典的“手撕代码”环节，题目是Leetcode 53：最大（连续）子序列和。虽然题目本身难度不大，但在面试环境下，保持清晰的思路和流畅的代码编写尤为重要。这一轮还提到了比赛和项目经验，面试官感觉并不是特别专业的技术方向，因此我就没有讲得特别深入。建议大家在描述项目的时候，注意理清构效关系，慢慢讲清楚。即使面试官不是该领域专家，也要确保对方能理解你的逻辑。时长：约1小时反馈：面试结束后，面试官还主动握手，情绪价值拉满！ 𐟓 二面（代码面）时间：下午3点，等了小半天，差点以为凉了𐟘‚ 二面开始得有点晚，但好在公司食堂的盒饭让我在等待的时间里有点安慰。与第一面不同，这次面试官给我的感觉更严格，开始就直接让我写代码。题目是经典的“顺时针打印数组”（剑指offer题目），这个问题看似简单，但需要仔细处理边界条件和逻辑，尤其是对于二维数组的操作。除了手撕代码，面试官还针对我的项目和论文提出了几个比较有深度的问题。特别是一个关于项目落地的问题，虽然我当时信心满满地回答可以实现，但面试官似乎并不完全认同。后来反思一下，回答时应该更加谨慎和理性，不能表现得过于激动。时长：约50分钟建议：遇到难题时不要慌，慢慢拆解思路，耐心表达。如果面试官表示质疑，冷静回应，过度自信反而会减分。 𐟓 三面（主管面）时间：约下午4点，持续半小时三面基本是纯聊天，氛围轻松。主管更关注的是个人选择和稳定性的问题，比如问我为什么选择华为，为什么不考虑其他几家省内企业。虽然是聊天，但这也是在考察你对公司的认同感以及未来的稳定性。时长：不到30分钟反馈：氛围轻松，像是朋友间的对话。希望这篇分享能帮助到你，也祝大家在求职路上顺利，拿到心仪的offer！加油！𐟒ꀀ

21天LeetCode挑战：算法大师 𐟓… 第6天：树 (Tree) 𐟌𒠩历（递归/非递归）：掌握二叉树的遍历方法，包括前序、中序和后序遍历。 𐟔 二叉搜索树操作：熟悉二叉搜索树的插入、删除和查找操作。 𐟌𓠦 ‘的动态规划：解决路径问题（如124. 二叉树中的最大路径和），二叉搜索树相关问题（如98. 验证二叉搜索树）以及层序遍历问题（如102. 二叉树的层序遍历）。 𐟓… 第7天：图 (Graph) 𐟚𖢀♂️ BFS/DFS：掌握广度优先搜索和深度优先搜索的算法实现。 𐟛䯸最短路径：使用Dijkstra算法解决最短路径问题。 𐟓… 拓扑排序：熟悉拓扑排序的应用，如课程表问题（207. 课程表）。 𐟏️ 并查集：掌握并查集的数据结构和应用。 𐟓… 第8天：基础算法 (Basic Algorithms) 𐟔„ 排序：练习快速排序和归并排序，解决排序问题（如912. 排序数组）。 𐟥䠨𔪥🃧𓕯𜚥𚔧”訴꥿ƒ算法解决分发饼干问题（455. 分发饼干）和寻找旋转排序数组中的最小值问题（153. 寻找旋转排序数组中的最小值）。 𐟔 二分搜索：掌握二分搜索的算法实现。 𐟓… 第9天：动态规划 (DP) 𐟓ˆ 一维/二维DP：练习动态规划的基础应用，如不同路径问题（62. 不同路径）和分割等和子集问题（416. 分割等和子集）。 𐟎’ 背包问题：解决背包问题，如01背包问题和完全背包问题。 𐟓Š 子序列问题：练习最长公共子序列问题（1143. 最长公共子序列）。 𐟓… 第10天：综合补充 𐟔砤𝍨🐧𜚦ŽŒ握位运算的基础知识，如掩码处理。 𐟔⠦•𐥭橗˜：解决质数问题和同余定理相关的题目。 𐟎𒠥…覎’列与组合：练习全排列问题和组合问题，如全排列问题和计数质数问题。通过这些天的练习，你将能够全面掌握LeetCode的各种算法和知识点，提升自己的编程能力。加油！

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