LeetCode每日一题456. 132 模式 (单调栈)

这篇博客探讨了一种利用单调栈解决数组中132模式的算法。单调栈从大到小排列,同时维护第二小的值。当新元素小于第二小值时,可能存在132模式。通过C++代码展示了如何遍历数组并检查132模式的存在,返回相应的判断结果。
分析

本题的单调栈maxv是一个由小到大的栈,栈顶元素最小。同时设置一个第二小值secv,用于做进一步判断。
stk.png

一个元素nums[i]进来,如果其比栈顶元素还大,则让栈顶元素出栈,直到栈顶元素大于该nums[i]
ins.png

如果在一次循环中nums[i]小于secv,说明:
132.png

如果到最后都没有找到,那么输出false

C++ 代码
class Solution {
public:  
    bool find132pattern(vector<int>& nums) {
        int n = nums.size();
        if(n<3) return false;
        stack<int> maxv;
        int secv=INT_MIN;   //刚开始第二大的数设为最小值

        for(int i=n-1;i>=0;i--)
        {
            if(nums[i]<secv) return true;   //出现以上图示的情形,输出true
            while(maxv.size() && nums[i]>maxv.top())    //当前nums[i]比栈顶元素大
            {
                secv=maxv.top();    //更新第二大值
                maxv.pop();     //栈顶元素出栈
            }
            maxv.push(nums[i]); //当前元素nums[i]入栈
        }

        return false;
    }
};
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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