【leetcode】68.(Hard) Text Justification

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提交代码:

class Solution {
    public List<String> fullJustify(String[] words, int maxWidth) {
    	List<String> res=new ArrayList<String>();
    	int startIndex=0,endIndex=0,curWidth;
    	
    	while(endIndex<words.length) {
    		curWidth=0;
    		curWidth+=words[endIndex].length();
    		endIndex++;
    		
    		while(endIndex<words.length&&
    				curWidth+words[endIndex].length()<maxWidth) {
    			curWidth+=(words[endIndex].length()+1);   //at least one space
    			endIndex++;
    		}
    		addString(startIndex,endIndex,words,maxWidth,res);
    		startIndex=endIndex;
    		endIndex=startIndex;
    	}
    	
    	return res;
    }
    
    public void addString(int startIndex,int endIndex,String[] words,
    		int maxWidth,List<String> res) {
    	if((endIndex-startIndex)==1) {
    		//with one word in a line 
    		String str="";
    		str+=words[startIndex];
    		
    		for(int i=0;i<maxWidth-words[startIndex].length();i++)
    			str+=" ";
    		
    		res.add(str);
    		return;
    	}else if(endIndex==words.length) {
    		//the last line should be left-justified
    		int totalSpaceWidth=maxWidth;
    		String str="";
    		str+=words[startIndex];
    		totalSpaceWidth-=words[startIndex].length();
    		
    		for(int i=startIndex+1;i<endIndex;i++) {
    			str+=" ";
    			str+=words[i];
    			totalSpaceWidth-=words[i].length();
    		}
    		
    		for(int i=0;i<(totalSpaceWidth-(endIndex-startIndex-1));i++)
    				str+=" ";
    				
    		res.add(str);
    		return;
    	}else {
    		//general situation
    	int curWidth=0,remainSpaceWidth,spaceWidth;
    	int spaceCnt=endIndex-startIndex-1;
    	for(int i=startIndex;i<endIndex;i++)
    		curWidth+=words[i].length();
    	remainSpaceWidth=maxWidth-curWidth;

    	String str="";
    	str+=words[startIndex];
    	
    	for(int i=startIndex+1;i<endIndex;i++) {
    		spaceWidth=(int) Math.ceil((double)remainSpaceWidth/(spaceCnt--));
    		for(int j=0;j<spaceWidth;j++)
    			str+=" ";
    		str+=words[i];
    		remainSpaceWidth-=spaceWidth;
    	}
    		res.add(str);
    	}
    }
}

运行结果:
在这里插入图片描述

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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