001.Two Sum

本文介绍了一种解决“两数之和”问题的高效算法。该算法通过排序和双指针技巧,寻找数组中两个数相加等于特定目标值的索引。此方法避免了重复元素的选择,并确保返回的索引值有序。

package One;


import java.util.Arrays;

/**
* @author jiangfei
*Original Title:
*Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target.
*You may assume that each input would have exactly one solution, and you may not use the same element twice.
*
*Example:
*Given nums = [2, 7, 11, 15], target = 9,
*Because nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9,
*return [0, 1].
*

*给定一个整数数组,找出其中两个数满足相加等于你指定的目标数字。 要求:这个函数twoIndex必须要返回能够相加等于目标数字的两个数的索引,

 *且index1必须要小于index2。

*/
public class TwoSum {

/**
* 辅助类
*/
private static class Node implements Comparable<Node> {
int val;// 值
int idx;// 值所对应的下标


public Node(int val, int idx) {
this.val = val;
this.idx = idx;
}

// 比较方法
@Override
public int compareTo(Node o) {
if (o == null) {
return -1;
}
return this.val - o.val;
}

}

public int[] twoIndex(int[] nums, int target) {
//返回数组
int[] result = { 0, 0 };
// 创建辅助数组
Node[] tmp = new Node[nums.length];
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
tmp[i] = new Node(nums[i], i);
}
// 对辅助数组进行排序
Arrays.sort(tmp);

int left = 0;
int right = nums.length - 1;

while (left < right) {
if (tmp[left].val + tmp[right].val == target) {

if (tmp[left].idx > tmp[right].idx) {
result[0] = tmp[right].idx;
result[1] = tmp[left].idx;

} else {
result[0] = tmp[left].idx;
result[1] = tmp[right].idx;
}
break;

} else if (tmp[left].val + tmp[right].val > target) {
right--;
} else if (tmp[left].val + tmp[right].val < target) {
left++;
}
}
return result;
}

public static void main(String[] args) {
int[] nums = {2,7,11,15,8};
int tagert = 19;
int[] twoResult = new TwoSum().twoIndex(nums,tagert);
System.out.println(Arrays.toString(twoResult));
}
}
本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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