力扣,2367. 算术三元组的数目

本文介绍了如何使用三层循环结构解决一个编程问题,计算给定整数数组中满足特定差值条件的算术三元组(i,j,k)的数量。作者提供了简洁的C++代码示例。

题目链接:

2367. 算术三元组的数目

        这个题其实很简单,我们定义一个三层的循环,变量i的值从0开始,变量j的值从i+1开始,变量k的值从j+1开始,最内层只要判断nums[k] - nums[j]) == diff && (nums[j] - nums[i]) == diff即可

代码如下:



int arithmeticTriplets(int* nums, int numsSize, int diff){
    int count = 0;
    for(int i = 0;i < numsSize;i++)
    {
        for(int j = i+1;j < numsSize;j++)
        {
            for(int k = j+1;k < numsSize;k++)
            {
                if((nums[k] - nums[j]) == diff && (nums[j] - nums[i]) == diff)
                {
                    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。
力扣第31题“下一个排列”的题目要求是实现获取下一个排列的函数,将给定数字序列重新排列成字典序中下一个更大的排列。若不存在下一个更大的排列,则将数字重新排列成最小的排列(即升序排列),且必须原地修改,只允许使用额外常数空间[^1][^2][^4]。 ### 解题思路 要找到一个更大的排列,需从后往前找,找到那个突然变小的值,然后用后面比它稍微大一点的值去替换它,再把它原来位置之后的所有值反序。具体步骤如下: 1. 从末尾寻找第一个破坏降序的数。 2. 在该数之后的序列中寻找第一个大于它的数,交换这两个数。 3. 将交换位置之后的序列按升序排列(可通过反序实现)。 若整个数组是降序排列的,则不存在下一个更大的排列,需将数组重置为最小的排列(即升序排序)[^3][^5]。 ### 代码实现 以下是使用C++实现的代码: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> class Solution { public: void nextPermutation(std::vector<int>& nums) { // 获得最大长序 int pos = nums.size() - 1; // 1. 从末尾寻找第一个破坏降序的数 while(pos > 0 && nums[pos] <= nums[pos-1]) pos--; // 2. 找到第一个比它大的数,交换 if(pos > 0){ for(int i = nums.size()-1 ; i>=pos ; i--){ if(nums[i] > nums[pos-1]){ std::swap(nums[pos-1], nums[i]); break; } } } // 3. 升序排列 std::reverse(nums.begin() + pos, nums.end()); } }; ```
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