2021_01_28 LeetCode刷题回顾

这篇博客介绍了五个编程问题的模拟解决方案,涉及学生午餐分配、数字二进制中1的计数、形成等差数列的判断、卡车装载最大单元数和银行计费计算。通过实例演示了如何用简单的模拟方法解决这些算法题目。

1700. 无法吃午餐的学生数量

简单模拟题。按照题目意思进行模拟即可。

class Solution {
public:
    int countStudents(vector<int>& students, vector<int>& sandwiches)
    {
        int m = students.size();
        int n = sandwiches.size();
        vector<int> eated(m, 1);
        int last = -1;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            bool findFlag = false;
            for (int j = last + 1; j < m; j++) {
                if (eated[j] == 0) {
                    continue;
                }
                if (students[j] == sandwiches[i]) {
                    eated[j] = 0;
                    last = j;
                    findFlag = true;
                    break;
                }
            }
            if (findFlag == true) {
                continue;
            }
            for (auto j = 0; j < last; ++j) {
                if (eated[j] == 0) {
                    continue;
                }
                if (students[j] == sandwiches[i]) {
                    eated[j] = 0;
                    last = j;
                    findFlag = true;
                    break;
                }
            }
            if (findFlag == true) {
                continue;
            }
            break;
        }
        int ans = 0, len1 = eated.size();
        for(int i = 0;i < len1; i++) 
                ans += eated[i];
        return ans;
    }
};

1356. 根据数字二进制下 1 的数目排序

简单模拟题。重写排序规则即可。

class Solution {
public:
    int get(int x){
        int res = 0;
        while (x) {
            res += (x % 2);
            x /= 2;
        }
        return res;
    }
    vector<int> sortByBits(vector<int>& arr) {
        vector<int> bit(10001, 0);
        for (auto x: arr) {
            bit[x] = get(x);
        }
        sort(arr.begin(),arr.end(),[&](int x,int y){
            if (bit[x] < bit[y]) {
                return true;
            }
            if (bit[x] > bit[y]) {
                return false;
            }
            return x < y;
        });
        return arr;
    }
};

1413. 逐步求和得到正数的最小值

简单模拟题。求取出求和过程中的最小值即可,同时进行正数和非负数的区分。

class Solution {
public:
    int minStartValue(vector<int>& nums) {
        int ans = 1, sum = 0, len1 = nums.size();
        for(int i = 0; i < len1; i++) {
            sum += nums[i];
            if(sum < ans)
                ans = sum;
        }
        if(ans >= 1)
            return 1;
        else
            return 1 - ans;
    }
};

1385. 两个数组间的距离值

简单模拟题。按照题目意思模拟即可。

class Solution {
public:
    int findTheDistanceValue(vector<int>& arr1, vector<int>& arr2, int d) {
        int cnt = 0;
        for (auto &x: arr1) {
            bool ok = true;
            for (auto &y: arr2) {
                ok &= (abs(x - y) > d);
            }
            cnt += ok;
        }
        return cnt;
    }
};

1502. 判断能否形成等差数列

简单模拟题。排序两两相减即可。

class Solution {
public:
    bool canMakeArithmeticProgression(vector<int>& arr) {
        sort(arr.begin(), arr.end());
        for (int i = 1; i < arr.size() - 1; ++i) {
            if (arr[i] * 2 != arr[i - 1] + arr[i + 1]) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
};

1710. 卡车上的最大单元数

简单模拟题。先排序,按照从单元容量从大到小的顺序,之后根据可以选择的数目,每次从大容量的数目减去,直到满足条件即可。

class Solution {
public:
    int maximumUnits(vector<vector<int>>& b, int s) {
        sort(b.begin(),b.end(),[](const auto& L, const auto& R){return L[1] > R[1];});
        int ans = 0, n = 0;
        for (int i = 0; i < b.size() && s > 0; i++) {
            n = min(s, b[i][0]);
            s -= n;
            ans += n * b[i][1];
        }
        return ans;
    }
};

1716. 计算力扣银行的钱

简单模拟题。找规律实现即可。

class Solution {
public:
    int totalMoney(int n) {
        int res = 0;
        for(int i = 1, money = 1; i <= n; i++){
            res += money++;
            if(i % 7 == 0) 
                money = i/7 + 1;
        }
        return res;
    }
};

1475. 商品折扣后的最终价格

简单模拟题。按照题目意思模拟即可。

class Solution {
public:
    vector<int> finalPrices(vector<int>& prices) {
        for (int i = 0; i < prices.size(); ++i)
            for (int j = i + 1; j < prices.size(); ++j)
                if (prices[j] <= prices[i]) {
                    prices[i] = prices[i] - prices[j];
                    break;
                }
        return prices;
    }
};

1636. 按照频率将数组升序排序

简单模拟题。按照题目意思模拟即可。

class Solution {
public:
    vector<int> frequencySort(vector<int>& nums) {
        unordered_map<int, int> cnt;
        int len1 = nums.size();
        for (int i = 0; i < len1; i++)
            cnt[nums[i]] += 1;
        sort(nums.begin(), nums.end(), [&cnt](int a, int b) {
            return (cnt[a] == cnt[b]) ? a > b : cnt[a] < cnt[b];
        });
        return nums;
    }
};

1619. 删除某些元素后的数组均值

简单模拟题。按照题目意思模拟即可。

class Solution {
public:
    double trimMean(vector<int>& arr) {
        int n = arr.size();
        int n5 = n*0.05;
        sort(arr.begin(), arr.end());
        double sum = 0;
        for(int i = n5; i < n- n5; i++)
            sum += arr[i];
        return sum / (n-2*n5);

    }
};

 

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,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。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问中,以加深理解和拓展应用能力。
在大数据技术快速发展的背景下,网络爬虫已成为信息收集与数据分析的关键工具。Python凭借其语法简洁和功能丰富的优势,被广泛用于开发各类数据采集程序。本项研究“基于Python的企查查企业信息全面采集系统”即在此趋势下设计,旨在通过编写自动化脚本,实现对企查查平台所公示的企业信用数据的系统化抓取。 该系统的核心任务是构建一个高效、可靠且易于扩展的网络爬虫,能够模拟用户登录企查查网站,并依据预设规则定向获取企业信息。为实现此目标,需重点解决以下技术环节:首先,必须深入解析目标网站的数据组织与呈现方式,包括其URL生成规则、页面HTML架构以及可能采用的JavaScript动态渲染技术。准确掌握这些结构特征是制定有效采集策略、保障数据完整与准确的前提。 其次,针对网站可能设置的反爬虫机制,需部署相应的应对方案。例如,通过配置模拟真实浏览器的请求头部信息、采用多代理IP轮换策略、合理设置访问时间间隔等方式降低被拦截风险。同时,可能需要借助动态解析技术处理由JavaScript加载的数据内容。 在程序开发层面,将充分利用Python生态中的多种工具库:如使用requests库发送网络请求,借助BeautifulSoup或lxml解析网页文档,通过selenium模拟浏览器交互行为,并可基于Scrapy框架构建更复杂的爬虫系统。此外,json库用于处理JSON格式数据,pandas库则协助后续的数据整理与分析工作。 考虑到采集的数据规模可能较大,需设计合适的数据存储方案,例如选用MySQL或MongoDB等数据库进行持久化保存。同时,必须对数据进行清洗、去重与结构化处理,以确保其质量满足后续应用需求。 本系统还需包含运行监控与维护机制。爬虫执行过程中可能遭遇网站结构变更、数据格式调整等意外情况,需建立及时检测与自适应调整的能力。通过定期分析运行日志,评估程序的效率与稳定性,并持续优化其性能表现。 综上所述,本项目不仅涉及核心爬虫代码的编写,还需在反爬应对、数据存储及系统维护等方面进行周密设计。通过完整采集企查查的企业数据,该系统可为市场调研、信用评价等应用领域提供大量高价值的信息支持。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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