leecode16 最接近的三数之和

在这里插入图片描述

我的思路

这个题难度不大,参考这个📄((20250730120638-7fmtj3w ‘0015 三数和’)),((20250728094651-r58pb04 ‘0001 两数之和’)) ,((20250730131645-jdjxatg ‘0167 两数之和II-输入有序数组’))

这个题相比之前的区别在于这个是和与target最接近。

难点在于我们应该什么时候移动这个j和k

  • 先排序,排序之后,就可以更方便的使用双指针了
  • 先用y来表示三者的和与target的插值
    如果为0代表这个就是最接近的,可以直接返回了
    如果大于0,代表这个target比较大,所以我们要让这三者的和增大一点,移动左边的指针
    如果小于0,代表这个target比较小,所以我们要让这三者的和减少一点,移动右边的指针
int n = nums.length;
Arrays.sort(nums);
int min = 100001;
int ans = 0;
for(int i = 0;i<n-2;i++){
    //确定的第一个数
    int x = nums[i];
    int j = i+1;
    int k = n-1;
    while(j<k){
        int y  = target - x - nums[j] - nums[k];
        if(y==0){
            return target;
        }else if(y>0){
            j++;
        }else {
            k--;
        }
        int temp = Math.abs(y);
        if(temp<min){
            min = temp;//取最小值
            ans = target - y;
        }

    }
}
return ans;

灵神的思路

灵神和我主体思路是相同的,区别在于他想到了很多的优化方案

对于这个算法,我们已经能够遍历出所有的情况,但是有些是没有必要的,可以直接排除,这个就是剪枝

优化1:去重
如果i>0,并且nums[i]==nums[i-1]代表这个数和前一个数相同,那么这个数就不用再次便利了
if (i > 0 && x == nums[i - 1]) {
    ontinue; // 优化1
}
优化2:排除极限情况
如果排序后的数组,最小的三个数和仍然大于target,就代表,后续的所有情况都会大于target,我们取最小,然后直接终止
int s = x + nums[i + 1] + nums[i + 2];
if (s > target) { // 后面无论怎么选,选出的三个数的和不会比 s 还小
	if (s - target < minDiff) {
	     ans = s; // 由于下面直接 break,这里无需更新 minDiff
	}
	break;
}
优化3: 排除极限情况
如果排序后的数组,当前数,加上后两个数仍然小于target,就代表后续的所有情况都会小于target,我们取最小,然后继续下一轮
s = x + nums[n - 2] + nums[n - 1];
if (s < target) { // x 加上后面任意两个数都不超过 s,所以下面的双指针就不需要跑了
    if (target - s < minDiff) {
        minDiff = target - s;
        ans = s;
    }
continue;
}
【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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