在使用前缀和求解的时候，要特别注意 求解区间。
#一定要注意到a=0的时候有边界值！！！
def main(): n=int(input()) arr=[] for _ in range(n): arr.append(int(input()))
sums=[0]*n
s=0
for i in range(n):
s+=arr[i]
sums[i]=s
res=[]
try:
while True:
a,b=map(int,input().split()) #input和int之间是逗号！逗号！
if a==0: #一定要注意到a=0的时候有边界值！！！
res.append(sums[b])
else:
res.append(sums[b]-sums[a-1])
except EOFError:
pass
for r in res:
print(r)
if name == "main": main()
59.螺旋矩阵II
如果偶数圈，那么不用管后续； 如果奇数圈，最后记得赋值最中心的格子
(1) 第一行赋值 (2) 最后一列赋值 (3) 最后一行赋值 (4) 第一列赋值
nums = [[0] * n for _ in range(n)]
初始化的时候一定不要写错了，
复杂一点写成nums=[[0 for _ in range(n)]for _ in range(n)]也可以
（版本一）滑动窗口法
我自己的写法： ``` class Solution(object): def minSubArrayLen(self, target, nums): """ :type target: int :type nums: List[int] :rtype: int """
s=0
min_len = float('inf') # 必须初始化为极大值
left=0
right=0
for right in range(len(nums)):
s+=nums[right]
while(s>=target):
min_len=min(min_len,right-left+1)
s-=nums[left]
left+=1
return min_len if min_len!=float('inf') else 0 #最后一定不要忘了检查是不是有这条路径啊！
```
Python：
``` class Solution(object): def minSubArrayLen(self, target, nums): """ :type target: int :type nums: List[int] :rtype: int """
s=0
min_len = float('inf') # 必须初始化为极大值
left=0
right=0
while right<len(nums):
s+=nums[right]
if s<target:
right+=1
else:
# l=right-left+1
# min_len=l if l<min_len else min_len
min_len = min(min_len, right - left + 1)
s-=nums[left]
left+=1
return min_len if min_len!=float('inf') else 0
```
这样子写是错误的，因为：
索引越界的直接原因： 当 right 指针到达数组末尾时（例如 right = len(nums)-1），若此时 s >= target，会进入 else 分支： · left 指针会不断右移（left += 1），直到 left 超过数组长度 · 当 left 超过数组长度后，nums[left] 会触发 IndexError
算法逻辑错误： 滑动窗口的核心逻辑应通过 动态调整窗口大小 来寻找最优解，但你的代码中： · right 指针的移动逻辑不完整（仅在 s < target 时移动 right） · 没有正确处理窗口缩小后的状态（例如在 s >= target 时仍需检查更小的窗口）
min_len = float('inf')
首先要思考 如果用一个for循环，那么应该表示 滑动窗口的起始位置，还是终止位置。 如果只用一个for循环来表示 滑动窗口的起始位置，那么如何遍历剩下的终止位置？ 此时难免再次陷入 暴力解法的怪圈。
这句话很重要，重要的点在于如何告诉我们一个cursor去做指针的时候，他绝对不能是起始位置，因为不然终止位置也得再遍历一整个数组，相当于是两层for循环了
（版本三）暴力排序法+列表推导法 class Solution: def sortedSquares(self, nums: List[int]) -> List[int]: return sorted(x*x for x in nums)
笑死，这也太暴力了
res = [float('inf')] * len(nums) # 需要提前定义列表，存放结果
res = [float('inf')] * len(nums) 和 res=[0]*len(nums) 是等价的，在这里都可以
代码如下：
Python的暴力解法错误原因：
我的代码
class Solution(object):
def removeElement(self, nums, val):
"""
:type nums: List[int]
:type val: int
:rtype: int
"""
size=len(nums)
for i in range(size):
if nums[i]==val:
for j in range(i+1,size,1):
nums[j-1]=nums[j]
i-=1
size-=1
else:
continue
return size
错误原因：
- 最主要的问题是，当你在数组中移动元素时，你没有调整循环变量 i。虽然你写了 i-=1，但这在 Python 的 for 循环中不会生效，因为 i 在每次迭代后会被重新赋值。
你在每次删除元素后修改了 size 的值，但是 range(size) 是在循环开始前就已经确定了循环次数，所以循环范围不会随着 size 的变化而变化。
你遍历了整个数组的长度，而没有考虑到数组长度在移除元素后已经减小了。
if (val != nums[fastIndex]) {
不等于的时候才需要考虑更新，一样的话其实不用任何操作 快指针：获取元素 慢指针：指向位置
要知道数组的元素在内存地址中是连续的，不能单独删除数组中的某个元素，只能覆盖。
vector的erase复杂度是O(n) ，
middle = left + (right - left) // 2
地板除法，下取整
for this metric, you would get the average L2-distance between the unlearned model and retrained model’s predicted probabilities on the forget se
还有K，L散度好像（看下Unlearn还是attack的论文）
还有一种没那么相关的评估是看模型对于不同扰动攻击的效果，比如针对ℓ∞ℓ∞\ell_\infty稳健的模型是否对ℓ2ℓ2\ell_2攻击也稳健？
提高泛化性