【LeetCode】485. Max Consecutive Ones

本文提供了一段使用C++编写的代码,该代码能在O(n)的时间复杂度内找出整数数组中最大连续1的个数。通过遍历整个数组并跟踪当前连续1的数量和最大值来实现这一目标。

题目:

时间复杂度O(n)

代码:

#include <iostream>  
#include <vector>
using namespace std;

class Solution {
public:
    int findMaxConsecutiveOnes(vector<int>& nums) {
        int res = 0;
		int count = 0;
		for(int i : nums){
			if(i){
				count++;
				res = count > res ? count : res;
			}
			else count = 0;
		}
		return res;
    }
};
int main(){
        Solution so; 
		int a[6] = {1,1,0,1,1,1};
		vector<int> nums(a,a+6);
		cout << so.findMaxConsecutiveOnes(nums) << endl;
        system("pause");  
        return 0;  
}  

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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