Spiral Matrix II

本文介绍了一个算法,该算法用于生成指定大小的螺旋矩阵。通过定义四个边界变量并使用计数器,逐步填充矩阵的每一层,实现了从1到n²的整数按螺旋顺序排列。

题目:Given an integer n, generate a square matrix filled with elements from 1 to n2 in spiral order.

For example,Given n = 3,

You should return the following matrix:
[
 [ 1, 2, 3 ],
 [ 8, 9, 4 ],
 [ 7, 6, 5 ]
]

思路:

与上一题一样的思路,上次是取数,这次是赋值。

定义一个count变量即可。

四条线路法,定义up,right,down,left四个变量,先走最上面,再走最右边,再走最下面,再走最左边,条件结束标志为左等于右,上等于下。

代码:

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> generateMatrix(int n) {
        vector<vector<int> > matrix(n,vector<int>(n,0));
        //vector<vector<bool> >dp(m+1,vector<bool>(n+1,false));
        //int matrix[n][n];
        vector<vector<int>> result;
        if(n==0){
            return result;
        }
        
        int left=0,right=n-1;
        int up=0,down=n-1;
        int count=0;
        
        while(up<=down&&left<=right){
            for(int i=left;i<=right;i++){
                matrix[up][i]=++count;
                //res.push_back(matrix[up][i]);
                //matrix[up].push_back(++count);
            }
            
            for(int i=up+1;i<=down;i++){
                matrix[i][right]=++count;
                //res.push_back(matrix[i][right]);
            }
            
            if(up==down||left==right){    
                break;
            }
            
            for(int i=right-1;i>=left;i--){
                matrix[down][i]=++count;
                //res.push_back(matrix[down][i]);
            }
            
            for(int i=down-1;i>=up+1;i--){
                matrix[i][left]=++count;
                //res.push_back(matrix[i][left]);
            }
            up++;
            right--;
            down--;
            left++;
        }
        
        return matrix;
        
    }
};


【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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