Leetcode - Single Number II

Leetcode - Single Number II
一个数组,只有一个数出现一次,其他数都出现三次,线性复杂度找这个数。

方法1:
线性复杂度,可以用哈希表。。时间快于32%的解法。。。

class Solution {
public:
    int singleNumber(vector<int>& nums) {
        unordered_map<int,int> mp;
        for(int k: nums) ++mp[k];
        for(auto k : mp)
            if(k.second == 1) return k.first;
    }
};

方法2:
单独考虑一位。
将该位求和。
如果一个数出现三次,那么对和的贡献是3或0。因此将和模3的结果就是出现一次的那个数在该位的值。
因此可以得到以下代码:

class Solution {
public:
    int singleNumber(vector<int>& nums) {
        int one = 0, two = 0, three = 0;
        //假设nums[i]只有一位,因为都是位运算,可以推广。
        //one记录了该位为1的次数模2是否为1
        //two记录了该位为1的次数是否大于等于2次
        //three记录了该位为1的次数是否为3
        for(auto k : nums)
        {    
            //若two原来为0,one为1,且该位也出现,two为1,表示出现2次。
            //若two原来为1,则无论本次是否出现,two都为1。
            //此时two的定义为是否出现大于等于2次
            two |= one & k;
            //更新one,异或相当于位模2加
            one ^= k;
            //当且仅当当出现3次时,two=1,one=1
            three = one & two;
            //若已经出现三次,即three为1,那么将one和two清零,重新开始。
            one &= ~three; 
            two &= ~three; 
        }
        //答案就是出现一次的位。
        return one;
    }
};

这个解法快于43%的解法。。

解法3:
考虑到对该位求和是模3的。。。
于是和的转移应该是00->01->10->00这样的。。
然后可以用两个数字分别表示这两位进行转移。

class Solution {
public:
    int singleNumber(vector<int>& nums) {
        int a=0, b=0;
        for(auto k : nums)
        {
            b = (b ^ k) & ~a;
            a = (a ^ k) & ~b;
        }
        return b;
    }
};

该解法也快于43%的解法。。

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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