[leetCode刷题笔记]341. Flatten Nested List Iterator

本文介绍了一种使用栈来实现嵌套列表迭代器的方法。该迭代器能够遍历包含多层嵌套列表的数据结构,并按顺序返回每一个整数元素。通过在构造函数中预处理数据,将所有元素逆序压入栈,可以高效地支持next和hasNext操作。

思路是这样的:做一个stack,然后在constructor方法中将nestedList中所有元素都添加到这个stack中(最后的元素在最底下)。hasNext方法中,如果stack空了,返回false,否则,先看栈顶元素是否为int,若不为int则getlist再将所有元素压入栈中。如果是int则退出循环

public class NestedIterator implements Iterator<Integer> {
    Stack<NestedInteger> stack = new Stack();

    public NestedIterator(List<NestedInteger> nestedList) {
        // add element to 
        for (int i = nestedList.size() - 1; i >= 0; i--) {
            stack.push(nestedList.get(i));
        }
    }

    @Override
    public Integer next() {
        return stack.pop().getInteger();
    }

    @Override
    public boolean hasNext() {
        while (!stack.isEmpty()) {
            NestedInteger curr = stack.peek();
            if (curr.isInteger()) {
                return true;
            }
            else {
                stack.pop();
                for (int i = curr.getList().size() - 1; i >=0; i--) {
                    stack.push(curr.getList().get(i));
                }
            }
        }
        return false;
    }
}


【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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