LeetCode 163. Missing Ranges

本文介绍了一个寻找有序整数数组中缺失区间的算法实现。给定一个包含特定范围内的整数数组,该算法能够找出所有未出现在数组中的连续整数区间,并以字符串形式返回这些缺失区间。例如,对于输入数组[0,1,3,50,75]及范围[0,99],输出为[24->4951->7476->99]。

Two pointers.

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

/*
  Given a sorted integer array where the range of element are [lower, upper] inclusive,
  return its missing ranges.
  For example, given [0, 1, 3, 50, 75], lower = 0 and upper = 99.
  return ["2", "4->49", "51->74", "76->99"];
*/
vector<string> missingRanges(vector<int>& nums, int low, int high) {
  if(nums.size() == 0) return {to_string(low) + "->" + to_string(high)};
  vector<string> res;
  int start = low;
  int end = nums[0];
  for(int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
    if(end - start >= 2) {
      string tmp = to_string(start) + "->" + to_string(end - 1);
      res.push_back(tmp);
    }
    start = end + 1;
    end = nums[i];
  }
  if(end - start >= 2) {
    string tmp = to_string(start) + "->" + to_string(end - 1);
    res.push_back(tmp);
  }
  if(high - end >= 2) {
    string tmp = to_string(end + 1) + "->" + to_string(high);
    res.push_back(tmp);
  } else if(high - end >= 1) res.push_back(to_string(high));
  return res;
}

int main(void) {
  vector<int> nums {0, 1, 2, 5, 99};
  vector<string> res = missingRanges(nums, 0, 100);
  for(string s : res) cout << s << 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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