[LeetCode] Longest Palindromic Substring

// O(n^2) time and O(1) space
// Given a center, either one letter or two letter, 
// Find longest palindrome
private String expandCenter(String s, int left, int right) {
    while (left >= 0 && right < s.length() && s.charAt(left) == s.charAt(right)) {
        --left;
        ++right;
    }
    ++left;
    return s.substring(left, right);
}

public int longestPalindromicSubstring(String s) {
    if (s == null || s.isEmpty()) return 0; //return "" here if it wants the actual string
    String max = s.substring(0,1);
    for (int i = 0; i < s.length()-1; ++i) { //it could be no "-1", also correct
        // get longest palindrome with center of i, i+1
        String palindrome = expandCenter(s, i, i+1);
        max = palindrome.length() > max.length() ? palindrome : max;
        // get longest palindrome with center of i
        palindrome = expandCenter(s, i, i);
        max = palindrome.length() > max.length() ? palindrome : max;
    }
    return max.length();//return max here if it wants  the max string
}

转载于:https://www.cnblogs.com/jxlgetter/p/4395073.html

内容概要:本文介绍了一种利用遗传算法优化BP神经网络进行回归预测的方法,并提供了完整的MATLAB程序代码。主要内容包括数据预处理、遗传算法与BP神经网络的结合、适应度函数的设计以及最终的预测结果展示。文中详细解释了如何将Excel格式的数据导入MATLAB并进行归一化处理,如何定义适应度函数来优化BP神经网络的参数(如激活函数和学习率),并通过遗传算法找到最优解。实验结果显示,在某工业数据集上,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测精度显著提高,从原来的0.82提升到了0.91。此外,还提到了一些实用技巧,比如调整遗传代数、修改激活函数等方法进一步改进模型性能。 适合人群:对机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者,特别是那些希望深入了解遗传算法与BP神经网络结合应用的人士。 使用场景及目标:适用于需要快速构建高效回归预测模型的场景,尤其是当传统BP神经网络无法达到预期效果时。通过本篇文章的学习,读者能够掌握一种有效的优化手段,从而提高模型的泛化能力和预测准确性。 其他说明:代码可以直接应用于新的数据集,只需确保数据格式符合要求(Excel格式)。对于想要深入探索或改进现有模型的人来说,还可以尝试更换不同的激活函数或其他调节方式来获得更好的表现。
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