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遍历搜索框关键词新上映_关键词网站(2024年12月抢先看)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

遍历搜索框关键词

LeetCode刷题秘籍：分类更高效！在LeetCode上刷题时，按照题目类型进行分类练习是一个非常有效的方法。这样可以更全面地掌握某种数据结构或算法，加深对这类题目的理解。以下是按照题目类型整理的一些分类，供大家参考：数组操作 LeetCode54 螺旋矩阵 LeetCode76 最小覆盖子串 LeetCode75 颜色分类 LeetCode73 矩阵置零 LeetCode384 打乱数组 LeetCode581 最短无序连续子数组 LeetCode945 使数组唯一的最小增量链表操作 LeetCode206 反转链表 LeetCode19 删除链表的倒数第N个节点 LeetCode25 K个一组翻转链表 LeetCode141 环形链表 LeetCode142 环形链表II LeetCode61 旋转链表 LeetCode138 复制带随机指针的链表 LeetCode160 相交链表 LeetCode707 设计链表栈 LeetCode20 有效的括号 LeetCode32 最长有效括号 LeetCode155 最小栈 LeetCode224 基本计算器 LeetCode232 用栈实现队列 LeetCode316 去除重复字母树的遍历 LeetCode94 二叉树的中序遍历 LeetCode102 二叉树的层次遍历 LeetCode110 平衡二叉树 LeetCode144 二叉树的前序遍历 LeetCode145 二叉树的后序遍历二叉搜索树 LeetCode98 验证二叉搜索树 LeetCode450 删除二叉搜索树中的节点递归 LeetCode21 合并两个有序链表 LeetCode101 对称二叉树 LeetCode104 二叉树的最大深度 LeetCode226 翻转二叉树 LeetCode236 二叉树的最近公共祖先 ...（更多分类详见图片）通过这种方式，你可以在一个时间段内专注于同一类型的题目，从而更全面地掌握相关数据结构和算法。希望这些分类对大家有所帮助！

RPA管文件，超高效！如今，最新的AI工具RPA已经能够模仿人类操作，实现计算机自动化流程。这种技术特别适合用于文件归档和检索工作。下面我们来详细讲解如何使用RPA进行文件管理。一、文件归档流程𐟓š 规则设置首先，用户需要根据企业文件管理的需求，在RPA系统中设置文件归档规则。这些规则可以包括文件类型（如文档、图片、音频等）、日期范围（例如按照创建日期、修改日期进行分类）以及关键词（特定的项目名称、客户名称等）。例如，对于销售部门的文件，可以设置规则为将所有包含“销售合同”关键词的文件归为一类，按照签订日期进行排序。自动监测与分类 RPA会持续监测指定的文件存储区域，如企业的共享文件夹、数据库等。当新文件出现时，RPA会根据预设的规则对文件进行自动分类。如果是一个新的销售合同文档，RPA会识别出“销售合同”关键词，并将其归类到相应的文件夹中，并按照日期进行排序存储。有序存储经过分类的文件会被RPA自动存储到对应的位置，确保文件的有序存放。这样，无论是在本地服务器还是云端存储中，文件都能得到规范的管理，方便后续的检索和使用。二、文件检索流程𐟔 输入检索条件当用户需要查找特定文件时，在RPA的检索界面中输入相关的检索条件。可以是文件类型、日期范围、关键词等单一条件，也可以是多个条件的组合。例如，用户想要查找去年某个特定项目的所有文件，可以输入项目名称作为关键词，同时选择日期范围为去年。快速检索 RPA接收到检索条件后，会迅速在已归档的文件中进行搜索。利用其高效的算法和强大的处理能力，能够在短时间内遍历大量文件。比如，在一个拥有数千个文件的企业文档管理系统中，RPA可以在几秒钟内找到符合检索条件的文件。结果呈现检索完成后，RPA会将符合条件的文件以列表的形式呈现给用户。用户可以直接点击文件进行查看、编辑或下载等操作。同时，RPA还可以提供文件的相关信息，如文件路径、创建日期、修改日期等，方便用户进一步确认文件的准确性。总结通过预设规则实现文件的自动归档，确保文件有序存储和管理，并且在需要时能够快速准确地检索到所需文件，为企业的文件管理带来极大的便利和效率提升。

如何用影刀RPA自动群发消息？运营小伙伴们，你们是不是经常遇到这种情况：要管理一堆群，每天得在群里发各种运营信息。虽然这些工作看起来简单，但要是群多了，那可真是让人头疼。想象一下，每天都要复制粘贴几百遍，真是让人抓狂。今天，我就来教大家如何用影刀RPA来解决这个问题，而且保证不违反任何规则哦！这个方法的思路其实很简单：先采集再搜索。首先，我们要用到微信的搜索功能。在微信的聊天列表上方，有一个搜索框。只要在这个搜索框里输入群名称，就能精准找到我们要发的群。一般情况下，搜索结果会把群放在第一位，我们直接点进去，然后在聊天输入框里输入要发送的内容，再点击发送按钮就行了。听起来是不是很简单？其实开发这样一个机器人也不复杂，只需要以下几个步骤：准备群名称：先把所有需要发送消息的群的名称都列出来。生成消息：根据每个群的特点，生成对应的消息内容。这一步可能会有点麻烦，因为每个群的消息可能都不一样。不过，我们也可以尝试自动化这一步，根据经验来看，这一步也是可以自动化的。遍历群发送消息：按照上面的步骤，依次搜索群、点击进入群、输入消息、点击发送。这个过程需要重复多次，但并不复杂。处理特殊情况：在实际操作过程中，难免会遇到一些特殊情况。比如网络问题、群设置问题等等。我们需要逐步迭代完善，发现问题就解决问题。最后，我想强调一下，这个方案在合规性上是完全有保障的。影刀RPA完全是模拟人工操作，不会涉及到任何违规行为。所以，大家可以放心使用。希望这个小技巧能帮到你们，让你们的工作变得更轻松愉快！如果有任何问题，欢迎留言讨论哦！𐟘Š

传统RAG与Graph RAG的7大差异 1. 𐟓Š 传统RAG的核心链路：索引（向量嵌入）：通过Embedding模型将文档转换为向量编码，并存储在数据库中。检索（相似查询）：使用Embedding模型对查询进行向量编码，通过相似性查询（ANN）找到最相似的文档。生成（文档上下文）：将检索结果作为上下文，与问题一起提交给大模型进行处理。 𐟔砒AG的架构： Document Indexing Phase：预处理文档并转换为向量。 Query Phase：从用户查询中提取文本块并进行嵌入。 Embedding Model：将文本块转换为向量。 Similarity Search：通过相似性查询找到最相似的文档。 Retrieval：从数据库中检索相关文档。 Context Database：将检索结果作为上下文与问题一起提交给大模型。 𐟌 广义RAG问答链路： Document Indexing Phase：预处理文档并转换为向量。 Query Phase：从用户查询中提取文本块并进行嵌入。 Embedding Model：将文本块转换为向量。 Similarity Search：通过相似性查询找到最相似的文档。 Retrieval：从数据库中检索相关文档。 Context Database：将检索结果作为上下文与问题一起提交给大模型。 𐟚렒AG存在的问题：知识库内容缺失：现有文档可能无法回答用户问题，系统有时会给出不相关的回应。 TopK截断有用文档：相似度不足导致相关文档被截断。上下文整合丢失：检索到的包含答案的文档可能因重排序或过滤规则而被忽略。有用信息未识别：LLM可能无法正确识别文档中的有价值内容。提示词格式问题：提示词格式错误可能导致大模型无法识别用户意图。准确性不足：LLM可能过度利用或未充分利用上下文信息。 𐟓ˆ Graph RAG的核心链路：索引（三元组抽取）：通过LLM服务实现文档的三元组提取，并写入图数据库。检索（子图召回）：通过LLM服务实现查询的关键词提取和泛化，并基于关键词实现子图遍历，搜索N跳以内的局部子图。生成（子图上下文）：将局部子图数据格式化为文本，作为上下文和问题一起提交给大模型处理。 𐟒᠒AG与Graph RAG的成本对比： Graph RAG通过引入知识图谱技术，提供了更高质量的上下文，但增加了系统的复杂性和成本。Graph RAG的核心链路包括索引（三元组抽取）、检索（子图召回）和生成（子图上下文），这些步骤需要更多的计算资源和存储空间。

Leetcode二叉树子树频率统计全攻略 𐟌𓠩☧›㦞：给定一棵二叉树，要求找出出现频率最高的子树和，并返回一个包含这些子树和的数组。例如，在第一个例子中，节点2的子树和为2，节点-3的子树和为-3，节点5的子树和为4（2+5-3）。每个子树和的出现频率都是1，因此答案是[2,-3,4]。在第二个例子中，子树和2的频率为2，所以答案是[2]。 𐟔 解题思路：我们可以使用后序遍历（postorder）来计算子树和。后序遍历是从下往上进行的，当前节点可以知道左右子树的返回值。我们可以通过深度优先搜索（DFS）函数来返回子树和，当前节点的子树和就是左子树和加上右子树和再加上当前节点的值。 𐟓 代码实现：使用哈希表（HashMap）来记录子树和及其出现频率。在遍历树的过程中，将当前节点的子树和频率在哈希表中加1。同时，记录最大频率（maxCount）以便最后使用。 𐟓‹ 最终结果：遍历完整个树后，将哈希表中的所有频率等于maxCount的子树和放入一个列表中，然后将该列表转换为数组并返回。 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫯𜚊在实现过程中，注意正确处理哈希表和列表的操作，确保不会出现内存泄漏或其他逻辑错误。 𐟓š 参考代码：以下是参考代码的伪代码形式： ``` function postorderTraversal(node): if node is None: return 0 left_sum = postorderTraversal(node.left) right_sum = postorderTraversal(node.right) current_sum = left_sum + right_sum + node.value return current_sum function findMaxFrequency(root): hashmap = {} maxCount = 0 list = [] postorderTraversal(root) # 计算所有子树和 for key in hashmap: # 遍历哈希表，找出最大频率的子树和 if hashmap[key] == maxCount: # 如果频率等于最大频率，则加入列表 list.append(key) # 将子树和加入列表 return list_to_array(list) # 将列表转换为数组并返回 ```

全国大学生数学建模竞赛赛前准备与选题攻略 ### 赛前准备 𐟓š 加强训练：写作队员可以阅读往年获奖的优秀论文，重点学习论文的思路、文字表达和排版。建模队员需要了解各种模型的特点和应用场景。编程队员可以多做一些算法编程和数据爬虫的练习。资料准备：准备各类书籍和软件，如Matlab和优秀论文集。准备好论文写作模板，以便在比赛中快速套用，节省时间。确保所有需要的软件都已安装好，如Matlab和Origin。国赛选题指南 𐟌 问题分类：优化&规划：0-1规划、线性规划、多目标规划预测：时间序列、灰色预测、模糊预测、神经网络分类：简单分类、聚类、神经网络评价：层次分析、综合评分、综合指数数据处理：插值、拟合、回归、标准化、降维（主成分分析）题型分析： A题：偏向物理/工程类，专业性较强，有标准答案。需要根据物理定理使用微分方程和偏微分方程模型，采用模拟软件求解。非本专业不建议选择。 B题：题型不定，范围较广，可能涉及物理类、运筹优化类或多目标规划类。 C题：偏向经营/统筹/统计/数据分析类，赛题较开放易读懂。如为运筹优化类问题，一般没有严格的最优解，结果合理即可。选题建议： A题专业性较强，涉及较为深入的理工科知识。如果团队没有该专业的队员或者专业知识储备不足，不建议选择。拿到赛题后可以先查找资料或者遍历手边的资料库，选择支撑资料比较多的题目。有些大体能读懂、具体名词不明白的，可先搜索查明关键词意义再考虑。排除题目都看不懂的题和背景都看不懂的题。若问题背景描述的语句都读不懂，则优先排除。有些大体能读懂、具体名词不明白的，可先搜索查明关键词意义再考虑。定题策略：少数服从多数。先查资料文献，优先考虑资料较多的题目，包括书籍、知网、百度、谷歌等。啥都不会，尽量选C题，起码题目较易读懂。尽量开赛后当晚定题，不要轻易换题。万一做到一半发现做不出来，即使瞎编也要完成一整篇论文交上去。希望这些建议能帮助你在全国大学生数学建模竞赛中取得好成绩！𐟓ˆ

LeetCode全排列问题：回溯算法详解 𐟌Ÿ今天我们来聊聊LeetCode上的一道经典回溯题——全排列问题！通过这道题，我们可以深入理解回溯算法的核心思想。 𐟌ˆ第46题：给定一个整数数组nums，要求返回其所有可能的全排列。答案可以以任意顺序返回。具体详见图2！ 𐟒婚𞥺毼š中等 𐟌𘧟娯†点：排列组合，回溯 𐟍€解题思路：首先，最直观的想法是枚举所有可能性，这是一种暴力穷搜的方法，时间复杂度很高。即使想写多个for循环来完成穷搜，在nums数组长度未确定的情况下也很难写出代码。这时，我们需要引入回溯的思想。回溯本质上是一种穷搜方法，不断地向前找到可能的候选解来完成解答。对于深度未知的搜索，我们可以使用递归来代替一层一层的for循环。回溯递归函数中，我们需要三个列表：path路径列表、used检查列表、ans答案列表。具体步骤如下：确定终止条件：当path长度等于nums长度时，说明path为一个可能的排列，将path的拷贝加入ans中。遍历nums数组：若某层递归尚未终止，则对nums数组进行遍历。若used[i]为False，说明nums[i]尚未使用，将其加入path，并将used[i]改为True。接着递归调用回溯函数。回滚/撤销：调用递归后，需要进行一步回滚，以便遍历所有情况。具体做法是将path列表最后一位弹出，并将used[i]重新修改为True。主函数调用：在主函数里调用回溯函数，就完成了这道题。 𐟔奛ž溯是一类很绕的题目，我在图5-图7也放了更多关于回溯的知识和模板。大家有什么问题也欢迎评论区留言或者私信哦！ 𐟒ᥛž溯算法的核心在于不断尝试和撤销，通过递归的方式穷搜所有可能性。希望这道题能帮助大家更好地理解回溯算法！

无向图最短路径求解的最佳算法在无向图中找到两个顶点u和v之间的最短路径是一个经典问题。给定图的所有边和对应的权重，我们需要找到从u到v的最短路径。以下几种算法中，哪种在最坏情况下时间复杂度最优？ Dijkstra算法 𐟕𕯸‍♂️ Dijkstra算法是一种著名的单源最短路径算法，适用于从某个源点到所有其他顶点的最短路径问题。它的时间复杂度为O(|V|^2)，在无向图中表现优异。 Floyd-Warshall算法 𐟌 Floyd-Warshall算法是一种多源最短路径算法，适用于所有顶点对之间的最短路径问题。它的时间复杂度为O(|V|^3)，在无向图中表现良好，但不如Dijkstra算法高效。深度优先搜索（DFS） 𐟔 深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。虽然它可以用于找到最短路径，但在无向图中寻找特定源点到目标点的最短路径时，DFS并不是最优选择。广度优先搜索（BFS） 𐟚€ 广度优先搜索在无权图中使用，可以高效地找到从源点到目标点的最短路径。然而，在有权的无向图中，BFS可能需要多次遍历才能找到最短路劲，因此并不是最优选择。综上所述，Dijkstra算法在无向图的最短路径求解中表现最佳，特别是在最坏情况下。

广度优先搜索：从零开始的Python实现广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）是一种用于遍历或搜索树（tree）或图（graph）的经典算法。它的工作原理是从根节点（或任意一个节点）开始，先探索最近的邻居节点，然后对每个邻居节点重复同样的操作，依此类推。 Python实现在Python中，我们可以使用collections模块中的deque来实现BFS。以下是一个简单的BFS函数： ```python from collections import deque def bfs(graph, root): visited = set() # 用于跟踪已访问的节点 queue = deque([root]) # 创建一个队列，并将根节点入队 while queue: # 当队列不为空时 vertex = queue.popleft() # 弹出队列的左端节点（第一个入队的节点） print(vertex, end=" ") # 访问节点（这里只是打印节点） # 将当前节点的所有未访问过的邻居节点入队 for neighbour in graph[vertex]: if neighbour not in visited: visited.add(neighbour) # 标记节点为已访问 queue.append(neighbour) # 将邻居节点入队 ``` 伪代码分析我们也可以从伪代码的角度来理解BFS的实现：定义一个bfs函数，接受两个参数：graph（图）和root（根节点）。创建一个空集合visited来跟踪已访问过的节点。创建一个队列queue来存储待处理的节点。将root节点入队。当队列不为空时：弹出队列的左端节点，记作vertex。遍历vertex的所有邻居节点neighbor。如果neighbor未被访问过，将其添加到visited集合里。将neighbor添加到queue的右端（入列）。总结广度优先搜索是一种非常直观且高效的搜索算法，特别适合用于图的遍历和搜索。通过使用队列数据结构，我们可以轻松地实现这一算法。希望这段代码能帮助你更好地理解BFS的实现原理！

𐟓š 编程面试必备：数据结构和算法全解析！ 𐟌 这本编程工具书涵盖了计算机科学中数据结构和算法的基础知识。它详细介绍了各种核心数据结构，如数组、链表、栈、队列和树，以及它们在数据存储、排序和搜索中的应用。 𐟓– 书中不仅提供了理论知识的讲解，还通过实际编程问题帮助读者理解算法和数据结构在计算机科学中的重要性。它展示了如何将这些理论应用于实际编程中，并探讨了不同数据结构在不同编程语言中的实现方式。 𐟔 本书详细介绍了数据结构和算法的工作原理、使用场景以及各自的优势和权衡。例如，它探讨了排序、搜索、图遍历、递归和动态规划等经典算法，为读者提供了一个系统化的学习路径。 𐟌Ÿ 每一章节都以问题动机开始，讨论最重要的应用场景，然后尽可能非正式地介绍简单解决方案，并在必要时提供正式的解决方案。对于更高级的问题，书中采用了更数学化的处理方式，包括一些定理和证明。每章最后还提供了进一步发现的部分，提供了研究现状、泛化和高级解决方案的观点。 𐟓š 这本书以其清晰的结构、实例、图表和非正式解释而受到好评，是编程面试和算法学习的理想选择。

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