697. 数组的度

该博客讨论了一个算法问题,即在非空且只包含非负整数的数组中找到与数组相同度的最短连续子数组。度定义为元素出现的最大频率。给出的Java代码实现通过哈希映射统计每个元素的频率和出现位置,然后找出具有最大频率的元素,并计算其最短连续子数组的长度。示例展示了如何在不同输入数组中应用此算法。

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给定一个非空且只包含非负数的整数数组 nums,数组的度的定义是指数组里任一元素出

现频数的最大值。 你的任务是在 nums 中找到与 nums 拥有相同大小的度的最短连续子数组,返回其长度。 示例 1: 输入:[1, 2,
2, 3, 1] 输出:2 解释: 输入数组的度是2,因为元素1和2的出现频数最大,均为2. 连续子数组里面拥有相同度的有如下所示: [1,
2, 2, 3, 1], [1, 2, 2, 3], [2, 2, 3, 1], [1, 2, 2], [2, 2, 3], [2, 2]
最短连续子数组[2, 2]的长度为2,所以返回2.

示例 2: 输入:[1,2,2,3,1,4,2] 输出:6
697. 数组的度

/*统计数组中数字出现的频率 取最大值,以及最大值对应的数字 ---》依次查询对应数字的度*/
	public int findShortestSubArray(int[] nums) {
        // Key 数字   数组 最大次数,第一次出现位置,最后一次出现位置
		HashMap<Integer, int[]> map = new HashMap<Integer, int[]>();
		int max = 1;// 最大出现次数
		for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
			if (map.containsKey(nums[i])) {
				int count = ++ map.get(nums[i])[0];// 出现次数
				map.get(nums[i])[2] = i;// 最后出现位置
				max = Math.max(max,count);
			} else {
				map.put(nums[i], new int[] {1,i,i});
			}
		}
		// 获取频率最大的数的度
		Collection<int[]> values = map.values();
		int minlen = 0;
		for (int[] array : values) {
			int count = array[0];
			if (count != max) {
				continue;
			}
			// 计算度的大小
			if (minlen == 0) {
				minlen = array[2]-array[1]+1;
			} else {
				minlen = Math.min(minlen, array[2]-array[1]+1);
			}
		}
		return minlen;
    }```

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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