leetcode Intersection of Two Arrays

数组交集算法
本文介绍了一种求两个整数数组交集的算法实现,通过排序和双指针技巧高效找出公共元素,并避免重复。适用于面试和技术交流。

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public class Solution {
    public int[] intersection(int[] nums1, int[] nums2) {
        Arrays.sort(nums1);
        Arrays.sort(nums2);
        int[]temp;
        if(nums1.length<nums2.length)
        {
            temp=nums2;
            nums2=nums1;
            nums1=temp;
        }

        int i=0;
        int j=0;
        ArrayList<Integer> result=new ArrayList<>();
        result.add(Integer.MAX_VALUE);

        while(i<nums1.length&&j<nums2.length)
        {
            if(nums1[i]==nums2[j])
            {
                if(nums1[i]!=result.get(result.size()-1))
                {
                    result.add(nums1[i]);
                }
                i++;
                j++;
            }
            else if(nums1[i]<nums2[j])
            {
                i++;
            }
            else
            {
                j++;
            }
        }

        Object[] tempArray= result.toArray();
        int[] toreturn=new int[tempArray.length-1];
        for(int k=1;k<tempArray.length;k++)
        {
            toreturn[k-1]=(Integer)tempArray[k];
        }
        return toreturn;
    }
}
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。
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