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魔改工程师

获取大写字母瓷砖拼出独特图案数量 - 魔改工程师 日志文件异常检测 - 魔改工程师 **操作历史管理器的撤销/重做能力** - 魔改工程师 项目模块依赖构建顺序规划 - 魔改工程师 端口流量统计 - 魔改工程师 最大化游戏试玩资格分发 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 YOLO26改进 – 特征融合 重参数化CSPELAN模块(Reparameterized CSPELAN Module)通过结构重参数化实现高效特征提取 YOLO26改进 – 特征融合 融合Hyper-YOLO混合聚合网络MANet(Mixed Aggregation Network)通过多路径设计实现高效特征学习与模型适应性提升 YOLO26改进 – 特征融合 RepGFPN重参数化特征金字塔网络 ,实现高效多尺度特征交互与融合 YOLO26改进 – 特征融合 EFC增强层间特征相关性,通过多尺度特征交互减少冗余信息丢失即插即用 - 魔改工程师 YOLO26改进 – 注意力机制 融合HCF-Net维度感知选择性整合模块DASI 增强小目标显著性 前言 - 魔改工程师 YOLO26 改进 – 注意力机制 HaloNet 局部自注意力 (Local Self-Attention) 以分块交互策略实现高效全局上下文建模 YOLO26 改进 – 注意力机制 DiffAttention差分注意力:轻量级差分计算实现高效特征降噪,提升模型抗干扰能力 TMLR 2025 前言 - 魔改工程师 YOLO26 改进 – 注意力机制 CAFM (Convolutional Block Attention Module) 卷积块注意力模块:轻量级设计优化特征提取流程,提升小目标感知 YOLO26 改进 – 注意力机制 ACmix自注意力与卷积混合模型:轻量级设计融合双机制优势,实现高效特征提取与推理加速 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 2026最新YOLO26改进:卷积层、轻量化、注意力机制、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头全方位优化汇总 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 YOLO26改进 – SPPF模块 替代SPPF,FFocal Modulation焦点调制:即插即用轻量设计优化全局语义捕获 前言 - 魔改工程师 YOLO26改进 – SPPF模块 发论文神器!LSKA注意力改进SPPF,增强多尺度特征提取能力,高效涨点!!! - 魔改工程师 YOLO26改进 – SPPF模块 SPPELAN 空间金字塔池化与增强局部注意力:替代SPPF增强多尺度上下文捕获,提升检测精度 YOLO26改进 – SPPF模块 AIFI基于注意力的尺度内特征交互:替代SPPF构建高效混合编码器,提升模型综合效能 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 YOLO26改进 – C3k2 C3k2融合LWGA轻量分组注意力(Light-Weight Grouped Attention):四路径并行架构破解通道冗余难题 AAAI 2026 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 YOLO26改进 – C3k2 C3k2 融合 LSConv (Large-Small Conv) 融合大核感知与小核聚合,提升小目标特征判别力 CVPR 2025 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 YOLO26改进 – C2PSA C2PSA融合Mona多认知视觉适配器:打破全参数微调的性能枷锁:即插即用的提点神器 CVPR 2025 前言 - 魔改工程师 YOLO26改进 – C2PSA C2PSA融合DiffAttention差分注意力:轻量级差分计算实现高效特征降噪,提升模型抗干扰能力 - 魔改工程师 YOLO26改进 – C2PSA C2PSA融合CPIASA跨范式交互与对齐自注意力机制 交互对齐机制,提升小目标与遮挡目标判别力 ACM MM2025 YOLO26 正式发布源代码!极致速度优化方案, 面向工业级落地的目标检测模型! - 魔改工程师 YOLO26 改进 – 注意力机制 MCAttn 蒙特卡洛注意力:全局上下文与局部细节协同建模,破解微小目标特征表达难题 YOLO26 改进 – 注意力机制 轴向注意力Axial Attention(Axial Attention)优化高分辨率特征提取 前言 - 魔改工程师 YOLO26 改进 – 注意力机制 二阶通道注意力SOCA 通过协方差建模与自适应重缩放实现判别性特征增强 YOLO26 改进 – 注意力机制 SCSA注意力通过双重注意力机制增强局部-全局特征交互 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 YOLO26 改进 – 注意力机制 HaloNet 局部自注意力 (Local Self-Attention) 以分块交互策略实现高效全局上下文建模 YOLO26 改进 – 注意力机制 DiffAttention差分注意力:轻量级差分计算实现高效特征降噪,提升模型抗干扰能力 TMLR 2025 前言 - 魔改工程师 YOLO26 改进 – 注意力机制 CAFM (Convolutional Block Attention Module) 卷积块注意力模块:轻量级设计优化特征提取流程,提升小目标感知 YOLO26 改进 – 注意力机制 ACmix自注意力与卷积混合模型:轻量级设计融合双机制优势,实现高效特征提取与推理加速 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 2026最新YOLO26改进:卷积层、轻量化、注意力机制、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头全方位优化汇总 - 魔改工程师 失灵的键盘 - 魔改工程师 **返回所有加载的AGENTS.md文件ID列表** - 魔改工程师 **资源二分类隔离判定** - 魔改工程师 **统计盈利目标区间** - 魔改工程师 物流仓库货物调货优化 - 魔改工程师 寻找重复子数据 - 魔改工程师 匹配命令行前缀关键字 - 魔改工程师 **魔法阵的能量收集** - 魔改工程师 **链表数字游戏** - 魔改工程师 **企业内部部门的最大层级** - 魔改工程师 前言 YOLOv11 改进 – SPPF模块 替代SPP,FFocal Modulation焦点调制:即插即用轻量设计优化全局语义捕获 前言 - 魔改工程师 YOLOv11 改进 – SPPF模块 SPPELAN 空间金字塔池化与增强局部注意力:替代SPPF增强多尺度上下文捕获,提升检测精度 YOLOv11 改进 – SPPF模块 AIFI基于注意力的尺度内特征交互:替代SPPF构建高效混合编码器,提升模型综合效能 YOLOv11 改进 – Mamba 集成Mamba-YOLO(AAAI 2025),Mamba-YOLOv11-T 替换骨干,破解全局依赖建模难题,实现高效实时检测 YOLOv11 改进 – Mamba 集成Mamba-YOLO(AAAI 2025),Mamba-YOLOv11-L 替换骨干,破解全局依赖建模难题,实现高效实时检测 YOLOv11 改进 – Mamba 集成Mamba-YOLO(AAAI 2025),Mamba-YOLOv11-B 替换骨干,破解全局依赖建模难题,实现高效实时检测 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 前言 - 魔改工程师 YOLOv11 改进 – C2PSA C2PSA融合DiffAttention差分注意力:轻量级差分计算实现高效特征降噪,提升模型抗干扰能力 YOLOv11 改进 – C2PSA C2PSA融合CPIASA跨范式交互与对齐自注意力机制(ACM MM2025) 交互对齐机制破解特征融合难题,提升小目标与遮挡目标判别力 麻将基本胡牌型判断 - 魔改工程师 IP地址分类识别 - 魔改工程师 数据包优先级窗口查找 - 魔改工程师 美观的灯笼 - 魔改工程师 配置操作失败数量统计 - 魔改工程师 计费时段计算 - 魔改工程师 计算数列位置N的值 - 魔改工程师 空间占用计算 - 魔改工程师
**查找能被整除的最大整数** - 魔改工程师
魔改工程师 · 2026-05-20 · via 魔改工程师

2026 华为OD机试真题 5月13日华为OD上机新系统考试真题 100 分题型

点击查看华为 OD 机试真题完整目录:2026最新华为OD机试新系统卷 + 双机位C卷 真题题库目录|全覆盖题库 + 逐点算法考点详解

题目描述

给定一个字符串和一个正整数,字符串由大小写字母和数字组成,要求从字符串中找出最大能被给定正整数整除的数。

输入描述

  • string inputStr // 第一个字符串
  • int inputDivisor // 第二个正整数

输出描述

result // 返回结果值

:

  1. 给定的 inputStr 字符串长度为 1~ 10000,给定的 inputDivisor 值的范围为 1~ 99;

  2. 从 inputStr 中解析的整数不可分割,支持前缀为 0 整数串,数值范围为 0~ 999,例如:

    (1) "29ab03"、"29ab003"、"29ab0003"、"29ab00003"、"29ab000003"等 3 前面有前缀 0 的数字串,解析出整数为 29 和 3;

    (2) "0abc123"、"00abc123"、"000abc123"、"0000abc123"、"00000abc123" 等含一个或多个 0 的数字串,解析出整数为 0 和 123。

  3. 如果输入都合法且能找到能被整除的最大数,则输出该最大数; 其他情况输出 −1,例如: (1) 输入数据包含非法字符、值超出范围、长度超出范围等; (2) 没有找到能被 inputDivisor 整除的数。

补充说明

  1. 程序运行内存要小于256MB;
  2. 程序运行耗时不能超过 1 秒。

示例1

输入

abc123EFEDG34aadD78er,2

输出

78

说明

34 和 78 都能被 2 整除,78 为能被整除的最大数。

示例2

输入

wrwqr1.0we+de-,3

输出

-1

说明

参数 1 字符串中包含非法字符 .+−

示例3

输入

ewr23hk064ASW12VBG,4

输出

64

说明

获取的整数列表为 23、64、12,能被 4 整除的最大数为 64

示例4

输入

ewr23hk064ASW12VBG,5

输出

-1

说明

获取的整数列表为 23、64、12,都不能被5整除

示例5

输入

wrq45ret0eww237ere,7

输出

说明

只有 0 能被 7 整除

示例6

输入

aaa2222bb66,2

输出

-1

说明

第一个参数中存在大于 999 的整数,参数不合法。

解题思路

本题要求从一个包含字母和数字的字符串中,提取出所有的整数(支持前导零),并找出其中能被给定正整数整除的最大整数。

  1. 参数校验

    • 字符串长度需在 1 到 10000 之间。
    • 除数范围在 1 到 99 之间。
    • 字符串只能由大小写字母和数字组成。如果出现其他字符(如 .+- 等),视为非法输入,直接输出 -1。
  2. 整数提取规则

    • 连续的数字字符构成一个整数。
    • 提取出的整数数值范围为 0 到 999。
    • 如果连续数字串的有效数值超过 999(即忽略前导零后的位数超过 3 位,或者数值大于 999),则参数不合法,输出 -1。
    • 特殊情况处理:全为 0 的数字串(如 00000)解析结果为数值 0。
  3. 算法流程

    • 遍历字符串,使用一个指针(或状态机)识别连续的数字片段。
    • 对于每一段数字片段:
      • 过滤掉前导零。
      • 统计有效数字的长度并计算数值。
      • 校验数值是否超过 999。
      • 若校验通过,判断该数值是否能被除数整除,并维护全局最大值。
    • 最后输出最大值,若未找到满足条件的数,则输出 -1。

复杂度分析

  • 时间复杂度:$O(N)$,其中 $N$ 是字符串的长度。我们只需要对字符串进行一次线性扫描。
  • 空间复杂度:$O(1)$,除了存储输入的字符串外,只需要常数级别的额外空间来记录当前的数字和最大值。