java刷题--152乘积最大子数组

本文介绍了一个Java程序解决寻找数组中乘积最大子数组的问题。通过动态规划方法,利用两个辅助数组分别记录当前位置的最大值和最小值,以此来确定最终的最大乘积。该算法能有效处理包含负数的情况。

java刷题--152乘积最大子数组

题目

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代码

public class Solution {
    public int maxProduct(int[] A) {
        if (A == null || A.length == 0) return 0;
        int[] dp_max = new int[A.length];
        int[] dp_min = new int[A.length];
        dp_max[0] = A[0];
        dp_min[0] = A[0];
        int res = A[0];
        for (int i = 1; i < A.length; i++) {
            dp_max[i] = Math.max( Math.max(dp_max[i - 1] * A[i], dp_min[i - 1] * A[i]) , A[i]);
            dp_min[i] = Math.min( Math.min(dp_max[i - 1] * A[i], dp_min[i - 1] * A[i]) , A[i]);
            res = Math.max(res, dp_max[i]);
        }return res;
    }
}

结果

在这里插入图片描述

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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