【数组-简单】495. 提莫攻击

495. 提莫攻击 这是一个区间合并相关的问题。通过遍历攻击时间序列,比较相邻两次攻击的时间间隔与中毒持续时间的大小关系,从而计算出总的中毒时长。在《英雄联盟》的世界中,有一个叫 “提莫” 的英雄。他的攻击可以让敌方英雄艾希(编者注:寒冰射手)进入中毒状态。(均为严格递增),以及提莫一次攻击的中毒持续时间。,请你计算出艾希在这段时间内的中毒总时长。给定一个提莫攻击时间序列。 阅读详情

【题目】
在《英雄联盟》的世界中,有一个叫 “提莫” 的英雄,他的攻击可以让敌方英雄艾希(编者注:寒冰射手)进入中毒状态。现在,给出提莫对艾希的攻击时间序列和提莫攻击的中毒持续时间,你需要输出艾希的中毒状态总时长。
你可以认为提莫在给定的时间点进行攻击,并立即使艾希处于中毒状态。
【示例1】
输入: [1,4], 2
输出: 4
原因: 第 1 秒初,提莫开始对艾希进行攻击并使其立即中毒。中毒状态会维持 2 秒钟,直到第 2 秒末结束。
第 4 秒初,提莫再次攻击艾希,使得艾希获得另外 2 秒中毒时间。
所以最终输出 4 秒。
【示例2】
输入: [1,2], 2
输出: 3
原因: 第 1 秒初,提莫开始对艾希进行攻击并使其立即中毒。中毒状态会维持 2 秒钟,直到第 2 秒末结束。
但是第 2 秒初,提莫再次攻击了已经处于中毒状态的艾希。
由于中毒状态不可叠加,提莫在第 2 秒初的这次攻击会在第 3 秒末结束。
所以最终输出 3 。
【提示】

你可以假定时间序列数组的总长度不超过 10000。
你可以假定提莫攻击时间序列中的数字和提莫攻击的中毒持续时间都是非负整数,并且不超过 10,000,000。

【代码】
在这里插入图片描述

class Solution:
    def findPoisonedDuration(self, timeSeries: List[int], duration: int) -> int:
        spend=0
        endtime=-100
        for ts in timeSeries:
            if endtime<=ts:
                spend+=duration
                endtime=ts+duration
            else:
                spend+=max(ts+duration,endtime)-endtime
                endtime=max(ts+duration,endtime)
        return spend

【方法2】
在这里插入图片描述

class Solution:
    def findPoisonedDuration(self, timeSeries: List[int], duration: int) -> int:
        n = len(timeSeries)
        total = 0
        for i in range(n - 1):
            total += min(timeSeries[i + 1] - timeSeries[i], duration)
        return total + duration
颜色分类leetcode-AE_ts:时间序列的自动编码器 颜色分类leetcode 时间序列的自动编码器 编辑 2018 年 12 月 3 日,我通过电子邮件收到了很多问题。 在本自述文件的末尾,我将最常见的问题汇总为 FAQ 这个 repo 提供了一个简单的时间序列自动编码器。 它使用 PCA 和 tSNE 来可视化嵌入。 我在 5000 个心电图的数据集上展示了这一点。 该模型在训练期间不使用标签。 然而,产生的集群在视觉上区分了 ECG 的类别。 人们反复问我如何使用机器学习在时间序列中找到模式。 通常的小波变换和其他特征无法产生结果。 他们想知道 ML 必须提供什么。 对于分类数据,通常的选择是 PCA、tSNE 等技术。 对于图像,通常的选择是卷积自动编码器 对于时间序列,通常的选择是什么? 这个 repo 实现了一个循环自动编码器 为什么在自动编码器中使用循环神经网络? 时间序列的长度可能因样本而异。 传统技术仅适用于固定大小的输入。 时间序列中的模式可以具有任意时间跨度并且是非平稳的。 循环神经网络可以在任意时间缩放中学习模式。 然而,卷积网络只假设固定模式 网络 从这里开始,RNN 指的是我们的循环神经网络架构,长短期记忆我们 立即下载

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