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对于BN,在训练时,是对每一批的训练数据进行归一化,也即用每一批数据的均值和方差。
而在测试时,比如进行一个样本的预测,就并没有batch的概念,因此,这个时候用的均值和方差是全量训练数据的均值和方差,这个可以通过移动平均法求得。
对于BN,当一个模型训练完成之后,它的所有参数都确定了,包括均值和方差,gamma和bata。
方法一:暴力解法
对于A中的每一个结点,我们都遍历一次链表B查找是否存在重复结点,第一个查找到的即第一个公共结点。
时间复杂度:O(n^2)
空间复杂度:O(1)
无法通过,会超时。
方法二:
对暴力解法的一个优化方案是:先将其中一个链表存到哈希表中,此时再遍历另外一个链表查找重复结点只需 O(n) 时间。
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(n)
方法三:走过彼此的路
利用两链表长度和相等的性质来使得两个遍历指针同步。
具体做法是:让两指针同时开始遍历,遍历到结尾的时候,跳到对方的头指针,如果有公共结点,则,会同时到达相遇的地方。
代码如下:
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)
先抛的人胜率是 2/3
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