【LeetCode】23.Single Number

博客围绕LeetCode上一道题目展开,题目要求在非空整数数组中找出唯一只出现一次的元素,算法需有线性时间复杂度且不使用额外内存。给出了示例,还进行了算法分析,提到用异或操作去除偶数次数字,最后包含提交代码和测试代码。

题目描述(Easy)

Given a non-empty array of integers, every element appears twice except for one. Find that single one.

Note:

Your algorithm should have a linear runtime complexity. Could you implement it without using extra memory?

题目链接

https://leetcode.com/problems/single-number/description/

Example 1:

Input: [2,2,1]
Output: 1

Example 2:

Input: [4,1,2,1,2]
Output: 4

算法分析

异或操作去除偶数次的数字,时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)

提交代码:

class Solution {
public:
	int singleNumber(vector<int>& nums) {
		int result = nums[0];
		for (int i = 1; i < nums.size(); ++i)
			result ^= nums[i];

		return result;
	}
};

测试代码:

// ====================测试代码====================
void Test(const char* testName, vector<int>& nums, int expected)
{
	if (testName != nullptr)
		printf("%s begins: \n", testName);

	Solution s;
	int result = s.singleNumber(nums);

	if (result == expected)
		printf("passed\n");
	else
		printf("failed\n");

}

int main(int argc, char* argv[])
{
	vector<int> ratings = { 2, 2, 1};
	Test("Test1", ratings, 1);

	ratings = { 4, 1, 2, 1, 2 };
	Test("Test2", ratings, 4);
	
	return 0;
}

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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