548.Intersection of Two Arrays II-两数组的交 II(容易题)

本文介绍了一种计算两个整数数组交集的方法,确保每个元素出现的次数与其在原始数组中的出现次数一致。通过使用HashMap来跟踪元素及其频率,实现高效查找并更新结果。

两数组的交 II

  1. 题目

    计算两个数组的交

    注意事项
    每个元素出现次数得和在数组里一样
    答案可以以任意顺序给出

  2. 样例

    nums1 = [1, 2, 2, 1], nums2 = [2, 2], 返回 [2, 2].

  3. 题解

先对nums1遍历并将nums1[i]和nums1[i]出现次数存入HashMap,再对nums2进行遍历,如果任意nums2[i]在HashMap中存在且Value大于0则标记为相交数,并将Value计数-1。

public class Solution {
    /**
     * @param nums1 an integer array
     * @param nums2 an integer array
     * @return an integer array
     */
    public int[] intersection(int[] nums1, int[] nums2) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
        List<Integer> results = new ArrayList<Integer>();

        for(int i = 0; i < nums1.length; ++i) 
        {
            map.put(nums1[i], map.containsKey(nums1[i])?(map.get(nums1[i]) + 1):1); 
        }

        for (int i = 0; i < nums2.length; ++i)
        {
            if (map.containsKey(nums2[i]) && map.get(nums2[i]) > 0) 
            {
                results.add(nums2[i]);
                map.put(nums2[i], map.get(nums2[i]) - 1); 
            }
        }

        int result[] = new int[results.size()];
        for(int i = 0; i < results.size(); ++i)
        {
            result[i] = results.get(i);
        }

        return result;
    }
}

Last Update 2016.9.18

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、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,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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