剑指offer_37变形的二分法

本文介绍了一种高效算法,用于统计特定数字在一个升序数组中出现的次数。通过实现两个二分查找方法,分别定位目标数字的首次和末次出现位置,从而精确计算其出现频率。

题目描述

统计一个数字在升序数组中出现的次数。

 

class Solution {
public:
    int GetNumberOfK(vector<int> data ,int k) {
        int first=binaryseachfirst(data,0,data.size()-1,k);
        int last=binaryseachlast(data,0,data.size()-1,k);
        if(first==-1&&last==-1) return 0;
        return last-first+1;
    }
    int binaryseachfirst(vector<int>& data,int l,int r,int key){
        while(l<=r){//等号就带上吧
            int mid=l+((r-l)>>2);
            if(data[mid]>key){
                r=mid-1;
            }else if(data[mid]<key){
                l=mid+1;
            }else{
                if(mid==l||data[mid-1]!=key){//直接找到左边界
                    return mid;
                }else{
                    r=mid-1;
                }
            }
        }
        return -1;
    }
    int binaryseachlast(vector<int>& data,int l,int r,int key){
        while(l<=r){
            int mid=l+((r-l)>>2);
            if(data[mid]>key){
                r=mid-1;
            }else if(data[mid]<key){
                l=mid+1;
            }else{
                if(mid==r||data[mid+1]!=key){//找到右边界
                    return mid;
                }else{
                    l=mid+1;
                }
            }
        }
        return -1;
    }
};

 

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
### C++ `lower_bound` 函数的二分法实现与用法 #### 定义与功能 `lower_bound()` 是 C++ 标准模板库 (STL) 中的一个函数,用于在一个已排序序列中查找不小于给定值的第一个元素的位置。此操作通过二分查找来高效完成,时间复杂度为 O(log n)[^1]。 #### 基本语法 ```cpp #include <algorithm> iterator lower_bound(iterator first, iterator last, const T& val); ``` 参数说明如下: - `first`: 指向要搜索区间的起始位置的迭代器。 - `last`: 指向要搜索区间结束之后一个位置的迭代器。 - `val`: 要查找的目标值。 返回值是一个指向满足条件(即 >= 给定值)的第一个元素的迭代器;如果找不到这样的元素,则返回 `last` 迭代器[^2]。 #### 使用示例 考虑下面的例子,在整型数组中寻找第一个大于等于指定数值的位置: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> // std::lower_bound int main() { std::vector<int> vec = {1, 3, 4, 6, 8}; int targetValue = 5; auto it = std::lower_bound(vec.begin(), vec.end(), targetValue); if(it != vec.end()){ std::cout << "First element not less than " << targetValue << " is at position " << (it - vec.begin()) << ", value=" << *it << '\n'; } else { std::cout << "No elements are greater or equal to the given value.\n"; } return 0; } ``` 上述程序会输出:“First element not less than 5 is at position 3, value=6”,因为这是最接近但不低于目标值的那个数所在的位置[^3]。 #### 自定义比较函数 当处理的数据类型不是简单的数字而是更复杂的结构体或其他对象时,可以提供自定义的比较谓词作为第四个参数传递给 `lower_bound()` 来改变默认的行为方式。例如,对于降序排列的情况,可以通过编写相应的比较逻辑来进行调整[^4]。 #### 应用场景举例 假设有一个递增顺序存储的成绩列表,想要快速定位某个分数段内的最低分数线对应的排名,就可以利用 `lower_bound()` 方法轻松解决这个问题[^5]。
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