Different Ways to Add Parentheses

本文介绍了一种使用分治法解决复杂数学表达式计算问题的方法。通过递归地将输入表达式分解为子表达式,并对每个子表达式进行计算,最终得到所有可能的计算结果。

题目链接

思路:
分治法。一个输入的表达式。如果只有一个数字那么就取出这个数字返回。如果这个表达式有多个数,那么把这个表达式分成两部分,前面部分和后面部分递归调用自己。

public class Solution {
   public List<Integer> diffWaysToCompute(String input) {

        List<Integer> result=new ArrayList<Integer>();
        int idx=0;
        int val=0;
        while (idx < input.length() && Character.isDigit(input.charAt(idx))) {
            val *= 10;
            val += input.charAt(idx) - '0';
            idx++;
        }
        if (idx == input.length())
        {
            result.add(val);
            return result;
        }
        List<Integer> left;
        List<Integer> right;
        for(int i=0;i<input.length();i++)
        {
            if(!Character.isDigit(input.charAt(i)))
            {
                left=diffWaysToCompute(input.substring(0, i));
                right=diffWaysToCompute(input.substring(i+1,input.length()));
                for(int j=0;j<left.size();j++)
                {
                    for(int k=0;k<right.size();k++)
                    {
                        result.add(comput(left.get(j),right.get(k), input.charAt(i)));
                    }
                }
            }
        }
        return result;
    }


    public int comput(int num1,int num2,char str)
    {
        int result=0;
        switch (str) {
        case '+':
            result=(num1)+(num2);

            break;
        case '-':
            result=(num1)-(num2);
            break;
        case '*':
            result=(num1)*(num2);
            break;
        default:
            break;
        }
        return result;
    }
}
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)在处理时序依赖问题上的强大能力,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、交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题,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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值