Reorder array

本文介绍了一种特殊的数组重排序算法,该算法能在O(n)的时间复杂度和O(1)的空间复杂度下将一个降序数组重排为特定模式:先从两端交替取元素再中间向两边取。通过多次反转子数组并交换元素实现目标排列。

Given a descending array A, reorder it to: Ln→L0→Ln-1→L1→Ln-2→L2→…
e.g. A = [7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] → A = [1, 7, 2, 6, 3, 5, 4]

NOTICE: do this with only O(1) memory space and in O(n) time complexity.

public void change(int[] arr){
	int start = 0;
	int end = arr.length - 1;
	int seg = arr.length / 3;
	//System.out.println("seg : " + seg);		
	reverse(arr, start, end);
	start += 2;
	reverse(arr, start, end);

	for(int i = 0; i < seg; i++){				
		start += 3;
		reverse(arr, start, end);
	}
	int point = 1;
	for(int i = 0; i < seg; i++){
		swap(arr, point + i * 3, point + i * 3 + 1);
	}		
}
private void reverse(int[] arr, int start, int end){
	while(start < end){
		int temp = arr[start];
		arr[start] = arr[end];
		arr[end] = temp;
		start++;
		end--;
	}
}


内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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