三逆数

本文探讨了三逆数问题,并提出了一种O(N^2)的解决方案。通过预处理记录每个元素小于其自身的数量,再利用双层循环来枚举所有可能的三逆数组合。

三逆数:给一个数的序列,当i<j<k且ai>aj>ak时,称作ai,aj,ak为一个三逆数。

现在给定一个长度为N的数组,求三逆数的个数。

我可以想到O(N^2)的复杂度的解法。不知道还没有没更好更快的解法。

O(N^2)解法:

1.预处理,先用R[1..N]数组记录,R[i]表示比第i个元素小的个数。时间为O(N^2)。

2.二层循环枚举每两个元素

for(int i = 0; i< N; ++i)
{

    for(int j = i+1; j< N; ++i)
    {

        if(R[j] < R[i])
        {

            ans += R[j];
        }
    }
}

最后ans就是结果。这步时间也是O(N^2)。

最后的时间还是O(N^2).

 

 

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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