leetcode: 441. Arranging Coins

本文探讨了LeetCode上编号为441的题目“Arranging Coins”的三种算法解决方法,包括直接计算法、二分法搜索和解不等式法。详细介绍了每种方法的实现代码和原理,其中解不等式法的时间复杂度达到了O(1),提供了高效的解决方案。

You have a total of n coins that you want to form in a staircase shape, where every k-th row must have exactly k coins.

Given n, find the total number of full staircase rows that can be formed.

n is a non-negative integer and fits within the range of a 32-bit signed integer.

Example 1:

n = 5

The coins can form the following rows:
¤
¤ ¤
¤ ¤

Because the 3rd row is incomplete, we return 2.

 

Example 2:

n = 8

The coins can form the following rows:
¤
¤ ¤
¤ ¤ ¤
¤ ¤

Because the 4th row is incomplete, we return 3.

 

 

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解法1:直接计算:

# -*- coding:utf-8 -*- 
# leetcode solutions
# 441. Arranging Coins
# coding by Dennis Lu
# 2017/02/11

class Solution(object):
    def arrangeCoins(self, n):
        """
        :type n: int
        :rtype: int
        """

        count = 0
        row_point = 2
        total = 1

        while(total <= n):
        	total += row_point
        	row_point += 1
        	count += 1
        return count

解法2:二分法搜索:

# -*- coding:utf-8 -*- 
# leetcode solutions
# 441. Arranging Coins
# coding by Dennis Lu
# 2017/02/11

class Solution(object):
    def arrangeCoins(self, n):
        """
        :type n: int
        :rtype: int
        """

        first = 1
        last = n
        mid = int((n + 1) / 2)
        
        

        while(1):
        	num0 = (1 + mid) * mid * 0.5
        	num1 = (1 + mid + 1) * (mid + 1) * 0.5

        	if((num0 <= n) and (num1 > n)):
        		return mid
        	if(num0 > n):
        		last = mid - 1
        		mid = int((first + last) / 2)
        		continue
        	if(num1 <= n):
        		first = mid + 1
        		mid = int((first + last) / 2)

解法3:解不等式:

# -*- coding:utf-8 -*- 
# leetcode solutions
# 441. Arranging Coins
# coding by Dennis Lu
# 2017/02/11

import math

class Solution(object):
    def arrangeCoins(self, n):
        """
        :type n: int
        :rtype: int
        """

        return int(math.sqrt(2 * n + 0.25) - 0.5)

3的算法时间复杂度O(1)

转载于:https://my.oschina.net/avenger222/blog/837930

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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