字典中的所有字按照拼音顺序存储在数组中，然后使用与日常 查纸质字典相同的“翻开中间，排除一半”的方式，来实现一个查电子字典的算法。 深度学习。神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式构建 的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 4. 数组与链表 hello‑algo.com 48 4.2. 链表 � 引言 内存空间是所有程序的公共资源，

字典中的所有字按照拼音顺序存储在数组中，然后使用与日常 查纸质字典相同的“翻开中间，排除一半”的方式，来实现一个查电子字典的算法。 深度学习。神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式构建 的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 4. 数组与链表 hello‑algo.com 48 4.2. 链表 � 引言 内存空间是所有程序的公共资源，

稿 自动生成代码的方案。 目前，业内主流的代码生成方案有两种，一种是通过训练神经网络，从图片或草图直 接生成代码，以微软 sketch2json 为代表；另一种是基于 Sketch 源文件，从中解析 出图层信息转化成 DSL 并生成代码，以 imgCook 为代表。经过实践，我们发现第 一种方案基于神经网络的代码生成算法虽然简单粗暴，但复杂层布局的准确率较低、 可解释程度不高导致后续无法持续优化。方案二中 / 进度条 / 评分组件 / 价格组件 / 角标等日常开发使用的组 件类型。但是目前我们的进展还停留在只能将图层识别为文字或者图片的阶段，后续我 们将接入淘宝开源的 pipcook 框架，基于神经网络算法进行更加丰富的组件类型识别。 2.1.3 可视化干预 设计稿作为输入源是设计稿自动转代码的基础，这对设计稿的设计规范要求较高。但 在实践中，我们发现设计师会利用 Sketch 中的基本图形（每个图形最终形成数据源 供风控服务，在美团内部有 智能反爬系统来基于地理位置、IP 地址等大数据来提供频次限制、黑白名单限 制等常规的基础风控拦截服务。甚至还有依托于海量的全业务场景的用户大数 据，使用贝叶斯模型、神经网络等来构建专业度较深的服务。风控服务可以为 Web 前端提供通用的独立验证 SDK：验证码、滑块验证等区分人机的“图灵 验证”，也可以为服务端提供 Web API 接口的验证等。 ● 后

找表。假如我们想实现字符到 ASCII 码的映射，则可以将字符的 ASCII 码值作为索引，对应的元素存放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习：神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现：数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如，图的邻接矩阵表示实 际上是一个二维数组。

找表。假如我们想实现字符到 ASCII 码的映射，则可以将字符的 ASCII 码值作为索引，对应的元素存放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习：神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现：数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如，图的邻接矩阵表示实 际上是一个二维数组。

找表。假如我们想实现字符到 ASCII 码的映射，则可以将字符的 ASCII 码值作为索引，对应的元素存放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习：神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现：数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如，图的邻接矩阵表示实 际上是一个二维数组。

找表。假如我们想实现字符到 ASCII 码的映射，则可以将字符的 ASCII 码值作为索引，对应的元素存放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习：神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现：数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如，图的邻接矩阵表示实 际上是一个二维数组。

找表。假如我们想实现字符到 ASCII 码的映射，则可以将字符的 ASCII 码值作为索引，对应的元素存放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习：神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现：数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如，图的邻接矩阵表示实 际上是一个二维数组。

表。假如我们想要实现字符到 ASCII 码的映射，则可以将字符的 ASCII 码值作为索引，对应的元素存 放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习：神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现：数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如，图的邻接矩阵表示实 际上是一个二维数组。

找表。假如我们想实现字符到 ASCII 码的映射，则可以将字符的 ASCII 码值作为索引，对应的元素存放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习：神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现：数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如，图的邻接矩阵表示实 际上是一个二维数组。