力扣,1512. 好数对的数目

本文介绍了一个简单的编程问题,如何使用双层循环遍历数组,统计好数对(相同元素的配对)的数目,通过比较数组中元素实现计数。给出了C++代码示例。

题目链接:

1512. 好数对的数目

        这个题其实很简单,我们定义一个count变量,用来计数好数对的数量,然后用两次循环变量进行遍历即可。i变量的循环比j变量的循环的数值少1,这样就能保证i < j。在循环的最里层,只要nums[i] == nums[j],count++即可。

代码如下:

int numIdenticalPairs(int* nums, int numsSize){
    int count = 0;
    for(int i = 0;i < numsSize;i++)
    {
        for(int j = i+1;j < numsSize;j++)
        {
            if(nums[i] == nums[j])
            {
                count++;
            }
        }
    }
    return count;
}

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,通过调整据集和参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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