[LeetCode]321. Create Maximum Number

创建最大数值
本文介绍了一种算法,用于从两个整数数组中选取元素组成长度为k的新数组,使得该数组代表的数值最大。通过四个步骤实现:寻找最大子数组、比较子数组大小、合并子数组。

https://leetcode.com/problems/create-maximum-number/

两个数组nums1,nums2组成长度为k的数组,找出数组中元素相对位置不变的情况下,和数组所代表数的最大值



本题较难,分四步,看注释。两个数组合并成最大数组的方法是:找到第一个不相等的位置,数字大的所在的数组的第一个元素就是要取得数字,取完之后index后移。

public class Solution {
    public int[] maxNumber(int[] nums1, int[] nums2, int k) {
        int m = nums1.length;
        int n = nums2.length;
        int[] res = new int[k];
        // i的判断条件要注意,都是小于等于
        for (int i = Math.max(0, k - n); i <= k && i <= m; i++) {
            int[] candidates = merge(maxArray(nums1, i), maxArray(nums2, k - i));
            if (greater(candidates, 0, res, 0)) {
                res = candidates;
            }
        }
        return res;
    }
    // 找一个数组抽取k个数,相对位置不变,组成的最大数组
    private int[] maxArray(int[] nums, int k) {
        int[] res = new int[k];
        int n = nums.length;
        for (int i = 0, j = 0; i < n; i++) {
            while (n - i + j > k && j > 0 && res[j - 1] < nums[i]) {
                j--;
            }
            if (j < k) {
                res[j++] = nums[i];
            }
        }
        return res;
    }
    // 在两数组当前位置分别为i和j的情况下,后续位置nums1是否大于nums2
    private boolean greater(int[] nums1, int i, int[] nums2, int j) {
        while (i < nums1.length && j < nums2.length && nums1[i] == nums2[j]) {
            i++;
            j++;
        }
        return j == nums2.length || (i < nums1.length && nums1[i] > nums2[j]);
    }
    // 将两个数组合并成组成最大的和数组
    private int[] merge(int[] nums1, int[] nums2) {
        int k = nums1.length + nums2.length;
        int[] res = new int[k];
        for (int i = 0, j = 0, t = 0; t < k; t++) {
            res[t] = greater(nums1, i, nums2, j) ? nums1[i++] : nums2[j++];
        }
        return res;
    }
}


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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