LeetCode 41. First Missing Positive

本文介绍了一种在未排序整数数组中查找首个缺失正整数的算法,并提供了一个具体的解决方案,该方案能在O(n)时间内运行且使用常量空间。文章通过对比错误实现与正确实现,展示了如何有效地利用数组索引进行排序并找到缺失值。

Given an unsorted integer array, find the first missing positive integer.

For example,
Given [1,2,0] return 3,
and [3,4,-1,1] return 2.

Your algorithm should run in O(n) time and uses constant space.

The simple idea is to use array's index to sort, placing the number to the correspond index slot.

My mistake solution is made because I think there is no duplicates. So, I made: nums[i] != (i + 1);


for i from 0 to size

    if nums[i] != nums[nums[i] - 1] --> need swap.


I first made a mistake:

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

// This code can't pass the following test case
[1, 1]

 int firstMissingPositive(vector<int>& nums) {
    if(nums.size() == 0) return 0;
    int i = 0;
    while(i < nums.size()) {
        if(nums[i] > 0 && nums[i] <= nums.size() && nums[i] != (i + 1)) // here i + 1 is wrong! This will end into infinite loop
            swap(nums[nums[i] - 1], nums[i]);
        else i++;
    }
    for(i = 0; i < nums.size(); ++i) {
        if(nums[i] != (i + 1)) return i + 1;
    }
    return i + 1;
}

int main(void) {
    vector<int> nums{1, 1};
    int missing = firstMissingPositive(nums);
    cout << missing << endl;
}

Correct Solution.

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

int firstMissingPositive(vector<int>& nums) {
    if(nums.size() == 0) return 0;
    int i = 0;
    while(i < nums.size()) {
        if(nums[i] > 0 && nums[i] <= nums.size() && nums[i] != nums[nums[i] - 1])
            swap(nums[nums[i] - 1], nums[i]);
        else i++;
    }
    for(i = 0; i < nums.size(); ++i) {
        if(nums[i] != (i + 1)) return i + 1;
    }
    return i + 1;
}

int main(void) {
    vector<int> nums{1, 1};
    int missing = firstMissingPositive(nums);
    cout << missing << 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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