229. 求众数 II 难度 中等

博客围绕在大小为n的数组中找出所有出现超过n/3次的元素展开,要求算法时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1),并给出了示例,思路是使用map来解决该问题。

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给定一个大小为 的数组,找出其中所有出现超过 ⌊ n/3 ⌋ 次的元素。

说明: 要求算法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1)。

示例 1:

输入: [3,2,3]
输出: [3]

示例 2:

输入: [1,1,1,3,3,2,2,2]
输出: [1,2]

思路:使用map

func majorityElement(nums []int) []int {
    times := len(nums)/3
    res := []int{}
    maps := make(map[int]int)
    for _,v := range nums{
        if _, ok := maps[v]; ok {
            maps[v] += 1
        } else{
            maps[v] = 1
        }
    }
    
    for k,v := range maps{
        if v > times{
            res = append(res, k)
        }
    }
    return res
}

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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