一天一道算法题——数对数目分析

最新推荐文章于 2024-05-03 00:17:21 发布

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本文探讨了如何优化算法以解决给定数组中满足x^y>y^x条件的数对数量问题。通过变形公式和排序技巧，将复杂度降低至O(nlogn+m*logn)，实现高效计算。

题目：

给定2个数组X和Y，元素都是正数，请找出满足如下条件的数对的个数:

1.x^y > y^x,即x的y次方大于y的x次方

2.x来自X数组，y来自Y数组

分析：你真的想要暴力吗，如果两个数组的长度为m和n，那么暴力的复杂度整整有O(m*n)那么高，而且没有用到正数这个条件

我们来变形一下：

x^y>y^x

y㏑x > x㏑y

y/㏑y > x/㏑x

所以，对于数组X,Y计算该值，然后对Y数组排序，对X数组遍历，对于每个x，在Y中进行二分查找

所以现在的时间复杂度为O（nlogn+m*logn）

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每日4道算法题——第029天

猿小白的博客

07-29

338

输入n=3,edges=[[0,1],[1,2],[0,2]],succProb=[0.5,0.5,0.2],start=0,end=2。输入n=3,edges=[[0,1],[1,2],[0,2]],succProb=[0.5,0.5,0.3],start=0,end=2。输入positions=[[0,1],[1,0],[1,2],[2,1]]输入positions=[[1,1],[3,3]]

每日4道算法题——第028天

猿小白的博客

07-28

279

有一块木板，长度为n个单位。一些蚂蚁在木板上移动，每只蚂蚁都以每秒一个单位的速度移动。其中，一部分蚂蚁向左移动，其他蚂蚁向右移动。当两只向不同方向移动的蚂蚁在某个点相遇时，它们会同时改变移动方向并继续移动。假设更改方向不会花费任何额外时间。而当蚂蚁在某一时刻t到达木板的一端时，它立即从木板上掉下来。给你一个整数n和两个整数数组left以及right。两个数组分别标识向左或者向右移动的蚂蚁在t=0时的位置。请你返回最后一只蚂蚁从木板上掉下来的时刻。示例1。...

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数对数目

jeason29的专栏

12-03

625

题目：给定两个数组X和Y，元素都是正数。请找出满足如下条件的数对的数目： x^y > y^x，即x的y次方>y的x次方 x来自X数组，y来自Y数组分析：假设数组X的长度为m，数组Y的长度为n，最直接的暴力法，时间复杂度为O(m*n)，但这样的话，并不需要都是正数这个条件的。那么，我们该如何优化呢？ x^y>y^x，对于x和y

优质数对的数目[位运算特点+抽象能力考察+分组快速统计]

qq_43164662的博客

07-24

382

位运算是计算机最基本的计算，是最快的运算方式，与或非各有特点；抽象能力考察我理解成一种拿核心去累赘的能力；分组快速统计，我们不必把眼光放在一个个数上，也许没有实际意义，而是针对所需，进行抽象分组。...

常见算法之好数对的数目

weixin_48981805的博客

01-03

866

题目给你一个整数数组 nums 。如果一组数字 (i,j) 满足 nums[i] == nums[j] 且 i < j ，就可以认为这是一组好数对并返回好数对的数目。示例1: 输入：nums = [1,2,3,1,1,3]输出：4解释：有4组好数对，对应下标分别是(0,3),(0,4),(3,4),(2,5)，下标从0开始示例2: 输入：nums = [1,1,1,1]输出：6解释：数组中的每组数字都是好数对示例3: 输入：nums = ...

@陈利人 : ＃面试题＃给定两个数组X和Y，元素都是正数。请找出满足如下条件的数对的数目： x^y > y^x，即x的y次方>y的x次方；x来自X数组，y来自Y数组

cqs_2012

11-02

3687

数对数目分析原题给定两个数组X和Y，元素都是正数。请找出满足如下条件的数对的数目： x^y > y^x，即x的y次方>y的x次方 x来自X数组，y来自Y数组分析假设数组X的长度为m，数组Y的长度为n，最直接的暴力法，时间复杂度为O(m*n)，但这样的话，并不需要都是正数这个条件的。那么，我们该如何优化呢？ x^y>y^x，对于x和y

好数对

qq_43535204的博客

12-16

3356

题目内容：已知一个集合A，对A中任意两个不同的元素求和，若求得的和仍在A内，则称其为好数对。例如，集合A={1 2 3 4}，1+2=3，1+3=4，则1,2和1,3 是两个好数对。编写程序求给定集合中好数对的个数。注：集合中最多有1000个元素，元素最大不超过10000 程序运行示例1： 4↙ 1 2 3 4↙ 2 程序运行示例2： 7↙ 2456 3251 654 890 100 754 ...

给定N个节点求组成二叉搜索树个数——从一道算法题探讨神奇的Catalan数

东篱与南山

04-07

1万+

引Catalan数，中文卡特兰数又称卡塔兰数，是组合数学中一个常出现在各种计数问题中的数列。一旦入坑，你会发现这个数列相当有意思，能够应用于很多看起来特别复杂的计算场景，当然，并能将之迎刃而解。 wikipedia定义：卡塔兰数是组合数学中一个常在各种计数问题中出现的数列。以比利时的数学家欧仁·查理·卡特兰（1814–1894）命名。历史上，清代数学家明安图(1692年－1763年)在其《割圜密

【算法练习】85.差的绝对值为 K 的数对数目——计数

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公号：一条coding

10-10

1万+

A 2006. 差的绝对值为 K 的数对数目

每日一题——重新排序（差分）

z_17623379434的博客

05-03

1049

每日一题——重新排序，需要用到的基础算法：差分

每日4道算法题——第027天

猿小白的博客

07-27

243

，而你的印章stamp是"abc"，那么在第一回合，你可以得到"abc?解释我们可以拨打的所有有效号码为[04,06,16,18,27,29,34,38,40,43,49,60,61,67,72,76,81,83,92,94]例如，如果序列是"ababc"，印章是"abc"，那么我们就可以返回与操作"?输入A=[[1,1,1,1,1],[1,0,0,0,1],[1,0,1,0,1],[1,0,0,0,1],[1,1,1,1,1]]...

每日4道算法题——第006天

猿小白的博客

07-06

264

1、字母移位2、到最近的人的最大距离3、喧闹和富有4、矩形面积 II 2、到最近的人的最大距离 3、喧闹和富有 4、矩形面积 II

每日4道算法题——第016天

猿小白的博客

07-16

371

返回一个整数数组answer，其中answer[0]是爱丽丝必须交换的糖果盒中的糖果的数目，answer[1]是鲍勃必须交换的糖果盒中的糖果的数目。例如，[3,6,2,7]就是数组[0,3,1,6,2,2,7]的一个子序列。一个人拥有的糖果总数量是他们每盒糖果数量的总和。输入preorder=[1,2,4,5,3,6,7],postorder=[4,5,2,6,7,3,1]解释子序列为[1],[2],[3],[2,1],[2,3],[1,3],[2,1,3]。...

想写个x^y

weixin_30362083的博客

02-15

本意是 pow(x,y)，结果就写成了x^y… nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnd,今天差点又出这个错！！！ 2012-3-18 转载于:https://www.cnblogs.com/justin_s/archive/2012/02/15/2353367.html...

LabVIEW锁相放大器及其应用

01-03

代码转载自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程，并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。锁相放大器作为一项基础测量技术，其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中，通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数，实现对微弱信号的频率锁定，同时输出被测信号的幅值信息。虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统，其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能，配备虚拟化操作界面，并将测试功能完全由专用软件程序实现。虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程，用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中，主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境，能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。借助 LabVIEW 软件，可以快速构建锁相放大器的用户操作界面，并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。测量信号是系统需要检测的对象，参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能，信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。在锁相放大器的实际实现过程中，系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。通过分析两路参考信号之间的相...

边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）

01-03

边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了在边缘计算环境中，利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略，并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度，将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器，从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计（如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法）、性能评估指标（如能耗、延迟、资源利用率）以及仿真实验结果分析等内容，旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化；②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计；③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现，优化系统延迟与能耗。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法实现细节与仿真参数设置，同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果，以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。

JAVA网上购书平台-下载即用.zip

最新发布

01-03

已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/5e7a10a8225b goods 图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统

智能制造基于YOLOv5-8-10的车间人员与设备实时监测系统设计：实现高效安全的生产状态监控

01-03

内容概要：本文介绍了基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10目标检测模型的车间智能监控系统，旨在实现对生产车间中人员位置、设备运行状态及其他关键物体的实时监测与智能管理。系统通过采集和标注车间环境数据，利用PyTorch框架进行模型训练，并结合OpenCV实现图像处理与视频流分析，最终完成目标检测、状态识别、异常告警及可视化展示。文章详细阐述了从数据准备、模型训练、目标检测到UI界面开发的全流程，并探讨了与ROS、MES系统集成的应用前景。; 适合人群：具备一定计算机视觉与深度学习基础，从事智能制造、工业自动化或AI应用开发的工程师和技术人员，尤其适合高校学生、研发人员及工业领域技术人员；使用场景及目标：①在制造车间实现人员行为监控与安全预警；②实时检测设备运行状态，及时发现停机或异常；③构建智能化监控平台，提升生产管理效率与自动化水平；阅读建议：建议结合文中提供的代码链接与训练流程进行实践操作，重点关注模型选型差异、数据增强策略及多系统集成方法，同时可根据实际场景优化检测精度与推理速度。

【计算机视觉】基于特征匹配的传统图像配准算法优化：多分辨率迭代与鲁棒性校验在图像对齐中的应用

01-03

【计算机视觉】基于特征匹配的传统图像配准算法优化：多分辨率迭代与鲁棒性校验在图像对齐中的应用

ＢＰ神经网络模型是目前应用最为广泛神经网络之一。它的本质是通过对历史数据的学习找出数据变化趋势之间的非线性关系，并通过输出量与预期值之间的误差不断调整网络中各个单元的权重，使整个网络的误差最小。因此，为达到较好的预测精度，需要对网络预测模型自身的结构进行确定。１）网络层数的设计。本文需要构建的预测模型，主要是用于研究股指期货在短时间内收盘价格的走势。由于我国股指期货市场存在的时间比较短，历史数据有限。在这种情况下，不需选择增加网络层数的办法而是选择增加隐含层神经元节点的数目来提高输出结果的精度。因此，本文选用单一隐层的ＢＰ神经网络模型。２）输入层神经节点的设计。在单因素预测中仅使用股指期货每日收盘价格作为原始数据。选择５ｄ（一周的交易天数）作为预测的分析周期，即用５ｄ的历史交易收盘价格数据作为预测依据，依次将顺序５ｄ的数据作为ＢＰ神经网络的一个输入数值，其后一天的数据作为网络数据的目标数据，因此，将输入层神经元节点数目设为５；在多因素预测模型中，使用合约的收盘价、成交量、ＯＢＶ指标、ＷＲ１指标、沪深３００指数收盘价作为输入向量，输入向量共有５个，因此，输入层神经元节点数目也为５。３）传递函数和学习函数的设计。本文所设计的模型均采用了相同的隐含层传递函数ｔａｎｓｉｇ、输出层传递函数ｌｏｇｓｉｇ和学习函数ｌｅａｒｎｇｄｍ。４）性能函数的确定。网络误差能直观的反映预测效果的好坏程度，是预测精度的具体反映。本文在构建ＢＰ神经网络模型时选择均方误差来确定网络的误差情况。５）隐含层神经节点的设计。在模型中其它参数值保持不变的情况下，本文通过调整隐含层神经节点的数目进行重复实验，通过对比输出误差，确定最佳隐含层神经元节点的数目。对于单因素ＢＰ神经网络，当隐含层神经元节点的数目为２４时，ＢＰ神经网络的均方误差最小，即对函数的逼近效果最好，此时的均方误差为１．１６０９；对于多因素ＢＰ神经网络，隐含层神经元节点数目为５时，ＢＰ神经网络的均方误差达到最小，最小值为０．０１２６。根据以上分析，单因素ＢＰ神经网络预测模型的结构为：单一隐含层和单一输出层；输入层神经节点数目为５；隐含层神经节点数目为２４；输出层神经节点数目为１；隐含层传递函数、输出层传递函数、学习函数分别为ｔａｎｓｉｇ、ｌｏｇｓｉｇ和ｌｅａｒｎｇｄｍ；性能函数为ｍｓｅ。多因素ＢＰ神经网络预测模型的隐含层神经元节点数目为５，模型的其它属性与单因素ＢＰ神经网络模型一致。 ———————————————— 某大厂资深算法工程师，从事Matlab算法仿真工作10年,擅长智能优化算法、神经网络预测、机器学习、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机、无线传感器网络、车间调度、生产调度等多种领域的Matlab仿真，更多仿真源码、算法改进、Matlab项目和期刊发表可私信合作。

05-21

### BP神经网络模型设计详解 #### 网络层数的选择 BP神经网络通常采用三层结构，即输入层、隐藏层和输出层。对于大多数实际问题而言，一层隐藏层即可满足非线性映射需求[^2]。然而，在复杂场景下可能需要增加隐藏层数目来提升拟合能力。 #### 输入层神经元节点数输入层的神经元数目应等于输入变量的数量。如果问题是基于时间序列预测，则输入向量可以由若干个连续的历史观测值组成；如果是多维特征空间中的分类或回归任务，则其维度决定了输入层大小[^3]。 #### 隐含层神经元节点数的确定方法隐含层神经元数量并没有固定规则，但可以通过经验公式估算或者实验优化得到最佳值。常用的经验公式有： - \( N_h = \sqrt{N_i + N_o} + a \)，其中\( N_h \)表示隐含层神经元数，\( N_i \)为输入层神经元数，\( N_o \)代表输出层神经元数，而a是一个介于1到10之间的常数项[^4]。另一种方式是利用交叉验证技术逐步调整直至获得满意效果为止。 #### 传递函数 (Transfer Function) 在BP算法中常用的两种激活函数分别是`tansig` 和 `logsig`: - **TANSIG**: 双极型Sigmoid 函数, 它将净输入压缩至范围(-1,+1)[^5]. ```matlab tansig(n)=2/(1+exp(-2*n))-1; ``` - **LOGSIG**: 单极型Sigmoid 函数, 将净输入转换成(0,1)区间内的数值[^6]. ```matlab logsig(n)=1./(1+exp(-n)); ``` 选择哪种类型的转移特性取决于具体应用场景的要求以及期望输出的形式。 #### 学习函数 (Learning Rule/Function) 这里提到的是`LEARNGDM`, 这是一种带有动量因子的标准梯度下降法变体形式。它不仅考虑当前误差梯度方向上的更新步长而且还加入了前次权值改变的影响从而加快收敛速度并减少震荡现象的发生概率[^7]. #### 性能函数 (Performance Function) 均方差(Mean Square Error,MSE)是最常见的评估指标之一用于衡量目标信号y与估计响应f(x)之间差异程度[MSE=(d-y)^2]/m][^8], m指样本总数. #### 参数配置实例分析针对单因素或多因素预测建模时需注意以下几点: ##### 单因素预测模型参数设置建议: 假设我们正在处理一个简单的股票收盘价日间变动情况预报案例. - 设定单一自变量作为输入源——昨日收盘价格； - 输出设定为目标日期当天的实际成交均价； - 初期尝试构建具有十个左右中间环节单元的小规模拓扑架构； - 使用tanh sigmoidal变换机制配合标准反向传播训练流程完成初步调试工作后再做进一步精细化调节操作直到取得较为理想的效果为止。 ##### 多因素综合考量下的系统搭建指南: 当面临更复杂的现实状况比如气象条件影响农作物产量预估之类的问题时候就需要引入更多外部干扰要素共同参与运算过程之中去了。 - 收集所有潜在关联性的环境监测记录资料诸如温度湿度光照强度降水量等等形成完整的属性列表； - 对原始数据库执行必要的清理筛选剔除异常点缺失值之类的不良成分确保后续计算能够顺利开展下去； - 根据实际情况灵活增减各层次内部构成元件规格尺寸直至整体框架趋于稳定合理状态方可投入正式运行阶段接受检验测试。