A

LeetCode:
344. Reverse String
Write a function that reverses a string. The input string is given as an array of characters char[].

Do not allocate extra space for another array, you must do this by modifying the input array in-place with O(1) extra memory.

You may assume all the characters consist of printable ascii characters.

Example 1:

Input: ["h","e","l","l","o"]
Output: ["o","l","l","e","h"]

Example 2:

Input: ["H","a","n","n","a","h"]
Output: ["h","a","n","n","a","H"]

本題較簡單，題目要求將數(shù)組反轉(zhuǎn)，并控制時間空間，考慮雙指針。

代碼如下：

class Solution {
public:
    void reverseString(vector<char>& s) {
        if(s.empty() || s.size() == 1){return;}
        vector<char>::iterator i, j;
        for(i = s.begin(), j = s.end() - 1; i <= j; i++, j--) {
            char temp;
            temp = *i;
            *i = *j;
            *j = temp;
        }
        return;
    }
};

運行結(jié)果：
Runtime: 48 ms, faster than 94.19% of C++ online submissions for Reverse String.
Memory Usage: 15.1 MB, less than 82.61% of C++ online submissions for Reverse String.

查看他人的代碼：

class Solution {
public:
    void reverseString(vector<char>& s) {
        if (s.size() < 2) return;
        size_t l = 0;
        size_t r = s.size() - 1;
        while (l < r) {
            swap(s[l], s[r]);
            ++l;
            --r;
        }
    }
};

主要不同在于，該作者使用了vector中的swap()方法，思路差異不大。

R

Half a face enough for recognition technology
本文是有關(guān)人臉識別的一些內(nèi)容：Bradford大學的研究者發(fā)現(xiàn)，人臉識別技術(shù)能在僅有半張臉可見的條件下成功做到識別。他們的研究隊伍已經(jīng)能夠在僅有四分之三和一半臉部的條件下，達到100%的識別率。這項發(fā)表在Future Generation Computer Systems的研究，第一個將機器學習用于測試不同臉部的識別率。
問題提出：Bradford大學的首席研究員Hassan Ugail教授說，人類識別臉部的能力非常強大，但在僅有部分人臉可視的條件下，人對人臉的識別率顯著下降；而計算機在大量人臉條件下，識別人臉的能力已經(jīng)比人類更強了，因此他們想嘗試在部分人臉識別這一方面，計算機是否能夠有一樣良好的表現(xiàn)。
方法：使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習技術(shù)，利用一款名為VGG（廣泛用于人臉識別）的特征提取模型。數(shù)據(jù)集：2800張相片（從巴西FEI大學的200名學生與職工中提取，男女數(shù)量相等）。
實驗：
1、 只用全臉圖片訓練模型；結(jié)果：四分之三、上半部分、右半部分識別成功率達100%，但下半部分僅60%，只含眼睛、鼻子等圖片的識別率僅40%；
2、 將部分人臉的圖片再次用于訓練模型，結(jié)果：各項識別率均顯著提升，甚至不含任何部位（眼、鼻等）的臉部識別成功率也達到了90%左右。
意義：可為安全與犯罪的預防防治開辟新道路。
不足：需要在更大數(shù)據(jù)集中進一步證實；除全臉圖片外，還需使用部分臉部圖片。

T

關(guān)于hash_map
總體來說，hash_map類似于python中的字典，可以快速地根據(jù)key查找值。
官方文檔：hash_map

S

看了一些別人的代碼，感覺自己的代碼有點兒問題，于是了解了一下重構(gòu)的使用：refactor