LeetCode 189. Rotate Array

本文介绍了如何将数组向右旋转指定步数,并提供了两种不同的解决方案。第一种方法通过原地反转数组,实现高效旋转;第二种方法利用了数组推移特性进行操作。这两种方法都遵循了题目的要求,即至少提供三种不同的解决思路。

Rotate an array of n elements to the right by k steps.

For example, with n = 7 and k = 3, the array [1,2,3,4,5,6,7] is rotated to[5,6,7,1,2,3,4].

Note:
Try to come up as many solutions as you can, there are at least 3 different ways to solve this problem.


Have two methods there, nothing special

#include <vector>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

void rotate(vector<int>& nums, int k) {
    k = k % nums.size();  // this is the only place needs attention.
    reverse(nums.begin(), nums.end());
    reverse(nums.begin(), nums.begin() + k);  // in-place
    reverse(nums.begin() + k, nums.end());
}

void rotateII(vector<int>& nums, int k) {
    int size = nums.size();
    for(int i = 0; i < size - k; ++i) {
        nums.push_back(nums[i]);
    }
    vector<int> newnums(nums.begin() + size - k, nums.end());
    nums = newnums;
}

int main(void) {
    vector<int> nums;
    nums.push_back(1);
    nums.push_back(2);
    nums.push_back(3);
    nums.push_back(4);
    nums.push_back(5);
    nums.push_back(6);
    nums.push_back(7);
    rotateII(nums, 3);
    for(int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
        cout << nums[i] << endl;
    }
    cout << endl;
}


【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)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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