1到n的数组中找出duplicates

本文介绍了一种在数组中查找重复元素的高效算法,其空间复杂度为O(1),时间复杂度为O(n)。通过将每个元素放到它对应的位置上或者将其值变为负数来标识已访问,从而实现快速定位重复元素。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

从一个1到n的数组中找出重复的元素 空间复杂度为O(1), 时间复杂度O(n)

第一种是将每个数组中的元素放到它对应的位置中去 比如 a[1] = 6, a[6] 如果不是6 则 继续取出a[6] 中的值 继续比较. 如果a[6] 等于6 则说明值重复了 打印该值 并将 该值+n. 扫描一遍数组即可 第二种 将扫描到的数 变为负数 如果下一次在扫描到  说明重复了

void dup1(int arr[], int n){
        int tmp;
        for(int i = 1; i <= n; ++i){
            if(arr[i] == i || arr[i] > n)
                continue;
            tmp  = arr[i];
            while(1){
                if(arr[tmp] > n)
                    break;
                
                if(arr[tmp] == tmp){
                    cout << arr[tmp] << " ";
                    arr[tmp] += n;
                    break;
                } else if(arr[tmp] == i){
                    arr[i] = i;
                    arr[tmp] = tmp;
                    break;
                }
                int k = arr[tmp];
                arr[tmp] = tmp;  
                tmp = k;  
                
            }  
        }  
    }


第二种 将扫描到的数 变为负数 如果下一次在扫描到  说明重复了


void dup(int arr[], int n)
{
	for(int i =0; i < n; ++i){
		if(arr[i] > 0){
			if(arr[arr[i]] < 0){
				cout << arr[i] << " ";
			}
			else{
				arr[arr[i]] = -arr[arr[i]];
			}
		}
		else{
			if(arr[-arr[i]] < 0){
				cout << -arr[i] << " ";
			}
			else{
				arr[-arr[i]] = -arr[-arr[i]];
			}
		}

	}
	
}


内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数训练时间;③ 提高模型的稳定性泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例注释,便于理解二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展维护。此外,项目还提供了多种评价指标可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值