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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （207）-- 算法导论15.4 4题
在只使用 2 * min(m, n) 个表项和 O(1) 额外空间来计算 LCS（Longest Common Subsequence）的长度时，我们可以采用滚动数组（Rolling Array）的技巧。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （214）-- 算法导论16.2 1题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （214）-- 算法导论16.2 1题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （184）-- 算法导论14.1 1题
在红黑树中，OS-SELECT 是一个用于在树中查找特定键值的操作。给定一个红黑树的根节点和要查找的键值，该操作返回一个节点，该节点包含给定的键值，或者如果该键值不存在，则返回一个节点，该节点在最接近给定键值的搜索路径上。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （196）-- 算法导论14.3 4题
要在给定的时间内列出与区间 i 重叠的所有区间，我们可以使用区间树（Interval Tree）这种数据结构。区间树是一种用于存储区间的树形数据结构，它允许我们高效地查询与给定区间重叠的所有区间。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （220）-- 算法导论16.3 2题
要证明一棵不满的二叉树不可能对应一个最优前缀码，我们可以从最优前缀码的性质和二叉树的结构特点出发。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （212）-- 算法导论16.1 3题
活动选择问题是一个典型的贪心算法应用问题，但确实不是所有贪心策略都能得到最大兼容活动子集。
目标检测从入门到精通——数据增强方法总结
目标检测从入门到精通——数据增强方法总结
mongo奇葩问题(数据类型)
mongo奇葩问题(数据类型)
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （288）-- 算法导论21.3 6题
在 Go 语言中实现一个使用按秩合并（Union by Rank）和路径压缩（Path Compression）的并查集（Disjoint Set Forest）以重做练习 21.2-2，首先需要定义一些基础的数据结构来表示集合（或称为“树”）以及每个集合中的元素。然后，我们需要实现 find, union 等方法。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （255）-- 算法导论18.3 1题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （255）-- 算法导论18.3 1题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （260）-- 算法导论19.4 1题
Pinocchio 教授的说法是错误的，因为斐波那契堆（Fibonacci Heap）在经历一系列操作后，其高度（即任意节点到根节点的最长简单路径上节点的数量）并非总是 O(lg n)。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （259）-- 算法导论19.3 2题
FIB-HEAP-DECREASE-KEY 是斐波那契堆（Fibonacci Heap）操作中的一个，它允许我们减少堆中某个节点的键值，并可能触发一系列操作来维护堆的性质。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （258）-- 算法导论19.3 1题
斐波那契堆（Fibonacci Heap）是一种特殊的优先队列数据结构，它使用了一种叫做“合并树”的结构来组织节点。在斐波那契堆中，节点可以被标记（marked）或未标记（unmarked）。当一个节点被标记时，它意味着该节点在之前的操作中可能失去过孩子，或者它是通过合并操作得到的。
【Elasticsearch】-DSL查询（从零到起飞）
Elasticsearch提供了DSL ( Domain Specific Language）查询，就是以SON格式来定义查询条件
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （253）-- 算法导论18.2 6题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （253）-- 算法导论18.2 6题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （255）-- 算法导论18.1 1题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （255）-- 算法导论18.1 1题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （254）-- 算法导论18.2 7题
为了最小化B树的查找时间，我们需要考虑磁盘I/O操作的数量，因为磁盘I/O通常是数据库操作中性能的主要瓶颈。B树的查找时间主要由树的深度和每个节点中的关键字数量（或磁盘页面中的记录数）决定。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （250）-- 算法导论18.2 3题
在B树（也称为B-tree）中，最小的关键字总是位于最左边的叶子节点的最左边的元素。要找到最小关键字，你需要从根节点开始，并沿着最左边的孩子节点一直向下搜索，直到达到一个叶子节点。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （252）-- 算法导论18.2 5题
当我们在B树（或B+树）中考虑不同大小的内部结点和叶结点时，我们可以为每个类型的结点选择不同的t值。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （251）-- 算法导论18.2 4题
B树（B-tree）是一种自平衡的树，常用于数据库和文件系统的索引结构。在B树中，每个节点最多有 m 个子节点（对于B树，m 是阶数，即节点的最大子节点数），并且每个非根节点至少有 ⌈m/2⌉ 个子节点（其中 ⌈x⌉ 表示不小于 x 的最小整数）。
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