【剑指offer】【二维数组中的查找】【有序二维数组整数查找】【判断二维数组是否为空方法】

本文介绍了一种在递增排序的二维数组中查找特定整数的方法,并对比了两种不同的实现方式。一种是简单粗暴的遍历查找,另一种则是通过从左下角开始,根据目标值与当前值的大小关系进行移动的高效查找。

题目描述

在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。

代码1:

public boolean Find(int target, int [][] array) {
        boolean findResult = false;
        if(!(array==null||array.length==0||(array.length==1&&array[0].length==0))){
            for(int i = 0; i < array.length; i++){
                if(array[i][0] <= target){
                    for(int j = 0; j < array[0].length; j++){
                        if(array[i][j]==target){
                            findResult = true;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return findResult;
    }

代码2(优化后):

/**
     * 
     * 从左下角开始查找,当要查找数字比左下角数字大时,右移
     * 要查找数字比左下角数字小时,上移
     */
public boolean Find(int target, int [][] array) {
        boolean findResult = false;
        int length = array.length-1;
        int i = 0;      
        while((length>=0)&&(i<array[0].length)){
            if(array[length][i]>target){length--;}
            else if(array[length][i]<target){i++;}
            else return true;
        }
        return false;
    }

归纳总结:

二维数组判断非空的三种情况:
1. array==null;
2. array.length==0;
3. array.length==1&&array[0].length==0);针对–>“{{}}”

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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