【剑指offer-数组-中等】 JZ1 二维数组中的查找

给定一个二维数组,其中每一行和每一列都是递增排序的。编写一个函数,检查数组中是否存在指定的目标值。例如,给定数组[[1,2,8,9],[2,4,9,12],[4,7,10,13],[6,8,11,15]]和目标值7,函数应返回true,因为7存在于数组中;而目标值3不存在,函数应返回false。

题目
描述
在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。
[
[1,2,8,9],
[2,4,9,12],
[4,7,10,13],
[6,8,11,15]
]

给定 target = 7,返回 true。

给定 target = 3,返回 false。

示例1
输入:

7,[[1,2,8,9],[2,4,9,12],[4,7,10,13],[6,8,11,15]]

返回值:

true

说明:

存在7,返回true

示例2
输入:

3,[[1,2,8,9],[2,4,9,12],[4,7,10,13],[6,8,11,15]]

返回值:

false

说明:

不存在3,返回false

【代码】
在这里插入图片描述

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    # array 二维列表
    def Find(self, target, array):
        # write code here
        cnt=dict()
        for x in array:            
            for y in x:
                cnt[y]=cnt.setdefault(y,0)+1
        return target in cnt
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    # array 二维列表
    def Find(self, target, array):
        # write code here
        flag=False
        for x in array:            
            if target in x:
                flag=True
        return flag
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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