LeetCode 283. Move Zeroes

本文探讨了移动开发与前端开发的整合技术,包括跨平台开发、混合应用开发、响应式布局等关键概念和实践案例,旨在帮助开发者提高开发效率,实现多平台应用的一次开发、多端发布。

Given an array nums, write a function to move all 0's to the end of it while maintaining the relative order of the non-zero elements.

For example, given nums = [0, 1, 0, 3, 12], after calling your function, nums should be [1, 3, 12, 0, 0].

Note:

  1. You must do this in-place without making a copy of the array.
  2. Minimize the total number of operations.


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

// if we dont care about the order.
void moveZeros(vector<int>& nums) {
    if(nums.size() == 0) return;
    int i = 0;
    int j = nums.size() - 1;
    while(i < j) {
        if(nums[i] == 0) {
            swap(nums[i], nums[j]);
            j--;
        } else {
            i++;
        }
    }
}

// if we want to keep the order.
void moveZerosII(vector<int>& nums) {
    if(nums.size() <= 1) return;
    int i = 0, j = 0;
    while(j < nums.size()) {
        if(nums[j] != 0) {
            nums[i++] = nums[j++];
        } else {
            j++;
        }
    }
    while(i < nums.size()) {
        nums[i++] = 0;
    }
}

int main(void) {
    vector<int> nums;
    nums.push_back(0);
    nums.push_back(1);
    nums.push_back(0);
    nums.push_back(3);
    nums.push_back(12);
<pre name="code" class="cpp">    // moveZeros(nums);
 moveZerosII(nums); 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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