刷题精选:力扣565.数组嵌套

论文阅读笔记:Extended Vision Transformer (ExViT) for Land Use and Land Cover Classification 注意力机制驱动的深度模型最近取得了成功,如最具代表性的视觉转换器(ViT),吸引了一波高级研究来探索它们对更广泛领域的适应。然而,遥感(RS)领域中基于Transformer的方法更关注单模态数据,这可能会在充分利用不断增长的多模态地球观测数据时失去可扩展性。为此,我们提出了一种新的多模式深度学习框架,通过在最小修改的情况下扩展传统的ViT,针对土地利用和土地覆盖(LULC)分类任务。 阅读详情

刷题精选:力扣565.数组嵌套

题目描述

索引从0开始长度为N的数组A,包含0到N - 1的所有整数。找到最大的集合S并返回其大小,其中 S[i] = {A[i], A[A[i]], A[A[A[i]]], … }且遵守以下的规则。

假设选择索引为i的元素A[i]为S的第一个元素,S的下一个元素应该是A[A[i]],之后是A[A[A[i]]]… 以此类推,不断添加直到S出现重复的元素。

示例 1:

输入: A = [5,4,0,3,1,6,2]
输出: 4
解释:
A[0] = 5, A[1] = 4, A[2] = 0, A[3] = 3, A[4] = 1, A[5] = 6, A[6] = 2.

其中一种最长的 S[K]:
S[0] = {A[0], A[5], A[6], A[2]} = {5, 6, 2, 0}

提示:

1.N是[1, 20,000]之间的整数。
2.A中不含有重复的元素。
3.A中的元素大小在[0, N-1]之间。

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode.cn/problems/array-nesting
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在这里插入图片描述

算法分析

这个题其实最关键点有两点:
1.题目中说数组A之中的数字元素大小在[0 , N-1]之间
这一条件说明了,我们的元素大小都在这个元素能够覆盖的下标之内,那么我们以下标所对应的元素作为下一个访问下标,总能访问回来,形成一个环,最复杂的情况就是数组是一个不完全的递增数组,开头元素是1,这时需要遍历一遍数组才能得到完整的环,举个例子:数组为 下标对应在数组下边
数组元素:1,2,3,4,5,6,0
数组下标:0,1,2,3,4,5,6
那么我们以0下标开始访问,0中元素为1,下一个访问下标1,1中元素为2,下一个访问2下标,不断重复,直到最后一个6下标元素为0,形成一个环,大小为数组大小,这种情况是环最长的,那么如果数组元素乱序排列,可能形成环更容易,例如题目中给的示例1:A = [5,4,0,3,1,6,2]
0下标形成的环是
在这里插入图片描述

我们还需要理解,从这个环的中的任意一个点为开头,那么形成的环一定是和这个环一样的,例如从6下标开始形成的环是2 -> 0 -> 5 -> 6,那么我们就能确定,只要曾经访问过的环中出现过的元素,就不需要再作为下一个环的开头下标访问一次了,因为形成的环是一样的,长度也是一样的,例如上述中,以5,6,2作为开头下标的环就没必要再访问一次了。
2.A中不存在重复的元素
这句话意味着每一个环都是单独的,不可能是交叉的,因为每个元素只会出现一次,那么不可能有两个相同的元素对应相同的下标导致某一个环中的某一元素被两个箭头指向,再结合1中的结论,我们只需要将访问过的环中所有的元素做一个标记,下次访问新环的时候,如果开头元素是被标记过的就没必要访问这个环了。

代码分析

class Solution {
    public int arrayNesting(int[] nums) {
        //定义一个最长的数字作为返回
        int finallynumber = 0;
        //循环遍历每一个下标所对应的环
        for(int i = 0; i < nums.length; i++){
            int count = i;
            int total = 0;
            //将访问过的元素标记为-1后,下一个环的开始元素若是-1
            //那说明形成的环是之前形成过的,不需要计算,只计算不是-1的
            while(nums[count] != -1){
                total++;
                int next = nums[count];
                //将-1作为标记,访问过的元素就改为-1
                nums[count] = -1;
                count = next;
            }
            if(finallynumber <= total){
                finallynumber = total;
            }
        }
        return finallynumber;
    }
}
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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力扣:565. 数组嵌套

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newOneObject的博客 240

解题思路-LeetCode第565题:数组嵌套

解题思路-LeetCode第565题:数组嵌套 题目描述: 索引从0开始长度为N的数组A,包含0到N - 1的所有整数。找到最大的集合S并返回其大小,其中 S[i] = {A[i], A[A[i]], A[A[A[i]]], … }且遵守以下的规则。 假设选择索引为i的元素A[i]为S的第一个元素,S的下一个元素应该是A[A[i]],之后是A[A[A[i]]]… 以此类推,不断添加直到S出现重复的元素。 示例 1: 输入: A = [5,4,0,3,1,6,2] 输出: 4 解释: A[0] = 5, A[

weixin_48153141的博客 260

LeetCode Hot 100 二叉树专题(二)3 题(Java)

本篇文章共 3 题:543. 二叉树的直径、102. 二叉树的层序遍历、108. 将有序数组转换为二叉搜索树。 每道题都统一按「① 题目分析 & 解题思路 → ② 常见解法(附代码)及讲解 → ③ 知识点总结」的顺序组织;代码使用 Java 编写,节点定义沿用 LeetCode 默认的 TreeNode。

2401_88612756的博客 365

LeetCode 每日一题 2026/11/2-2026/11/8

记录了初步解题思路 以及本地实现代码;并不一定为最优 也希望大家能一起探讨 一起进步

AlphaTao的博客 175

LeetCode 面试经典 150_多维动态规划_交错字符串(97_C++_中等)

LeetCode 面试经典 150_多维动态规划_交错字符串(97_C++_中等) 题目描述: 给定三个字符串 s1、s2、s3,请你帮忙验证 s3 是否是由 s1 和 s2 交错 组成的。 两个字符串 s 和 t 交错 的定义与过程如下,其中每个字符串都会被分割成若干 非空 子字符串: - s = s1 + s2 + ... + sn - t = t1 + t2 + ... + tm - |n - m| <= 1 - 交错 是 s1 + t

huayimenghan的博客 207

Hash表:两数之和、字母异位词分组、最长连续序列 [力扣 Hot100]

三道高频哈希表应用题:两数之和(利用HashMap快速查找补数)、字母异位词分组(排序后作为键分组)、最长连续序列(通过HashSet去重并仅从序列起点扩展)。核心思想均为借助哈希结构优化查找效率,避免重复计算。同时提及双指针等其他解法思路,体现算法设计中“空间换时间”的典型策略。

2403_87560480的博客 218
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bit_zhy
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