Different Ways to Add Parentheses

本文介绍了一个使用分治算法解决数学表达式计算问题的例子。通过对输入的数字和运算符字符串进行递归分解,文章展示了如何计算所有可能的运算组合及其结果。这种算法能够处理加法、减法和乘法运算。

题目

Given a string of numbers and operators, return all possible results from computing all the different possible ways to group numbers and operators. The valid operators are +- and *.

Example 1

Input: "2-1-1".

((2-1)-1) = 0
(2-(1-1)) = 2

Output: [0, 2]


Example 2

Input: "2*3-4*5"

(2*(3-(4*5))) = -34
((2*3)-(4*5)) = -14
((2*(3-4))*5) = -10
(2*((3-4)*5)) = -10
(((2*3)-4)*5) = 10

Output: [-34, -14, -10, -10, 10]

分析

这是一个典型的分治算法的例子,首先选定字符串中某个操作符,假设其为最后一步计算,子问题是计算该操作符两边的子串的值,这是与原问题同类型的规模更小的问题。递归求解这些子问题,通过合并得到原问题的解。

复杂度

设操作符所出现的位置的集合为S,易知

且|S|<n/2。设n= 2m,故


代码

#include <string>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <stdlib.h>
using namespace std;

class Solution {
public:
    vector<int> diffWaysToCompute(string input) {
        vector<int> result;
        if (input.size() == 0)
          return result;
        bool x = true;
        for (int i = 0;i < input.size();i++)
	    	if (input[i] < '0' || input[i] > '9')
		    {
		        x = false;
		        break;
			}
		if (x)
		{
			result.push_back(atoi(input.c_str()));
		    return result;
		}
		for (int i = 0;i < input.size();i++)
		{
			if (input[i] < '0' || input[i] > '9')
			{
				vector<int> result1 = diffWaysToCompute(input.substr(0,i));
				vector<int> result2 = diffWaysToCompute(input.substr(i+1));
				if (input[i] == '-')
					for (int j = 0;j < result1.size();j++)
						for (int k = 0;k < result2.size();k++)
						  	result.push_back(result1[j] - result2[k]);
				else if (input[i] == '+')
					for (int j = 0;j < result1.size();j++)
						for (int k = 0;k < result2.size();k++)
						  	result.push_back(result1[j] + result2[k]);
				else
					for (int j = 0;j < result1.size();j++)
						for (int k = 0;k < result2.size();k++)
						  	result.push_back(result1[j] * result2[k]);
			}
		}
		return result;
    }
};



【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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