845. Longest Mountain in Array

本文解析了如何使用双指针和动态规划解决LeetCode上的‘最长山峰数组’问题,介绍了两种不同的算法实现,包括一次遍历和空间优化版本。

You may recall that an array arr is a mountain array if and only if:

arr.length >= 3
There exists some index i (0-indexed) with 0 < i < arr.length - 1 such that:
arr[0] < arr[1] < ... < arr[i - 1] < arr[i]
arr[i] > arr[i + 1] > ... > arr[arr.length - 1]
Given an integer array arr, return the length of the longest subarray, which is a mountain. Return 0 if there is no mountain subarray.

 

Example 1:

Input: arr = [2,1,4,7,3,2,5]
Output: 5
Explanation: The largest mountain is [1,4,7,3,2] which has length 5.
Example 2:

Input: arr = [2,2,2]
Output: 0
Explanation: There is no mountain.
 

Constraints:

1 <= arr.length <= 104
0 <= arr[i] <= 104
 

Follow up:

Can you solve it using only one pass?
Can you solve it in O(1) space?

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/longest-mountain-in-array
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用一个变量表示当前走向是上、下或者相等,初始值是相等。每次都计算出最长子串。

class Solution {
    public int longestMountain(int[] arr) {
        if (arr.length <= 2) {
            return 0;
        }
        int index = 1;
        int num = 0;
        int up = 0;
        int max = 0;
        while (index < arr.length) {
            if (arr[index] > arr[index - 1]) {
                if (up == 1) {
                    num++;
                } else if (up == -1) {
                    up = 1;
                    num = 2;
                } else {
                    num = 2;
                    up = 1;
                }
            } else if (arr[index] < arr[index - 1]) {
                if (up == 1) {
                    num++;
                    up = -1;
                } else if (up == -1) {
                    num++;
                } else {
                    num = 0;
                    up = 0;
                }
            } else if (arr[index] == arr[index - 1]) {
                num = 0;
                up = 0;
            }
            index++;
            if (up == -1) {
                // 只要向下走的时候,才需要计算结果
                max = Math.max(max, num);
            }
        }
        return max;
    }
}

方法二:

两个dp数组,分别用两个 dp 数组 up 和 down,其中 up[i] 表示以 i 位置为终点的最长递增数列的个数,down[i] 表示以 i 位置为起点的最长递减数列的个数。则结果就是up[i] +  down[i] + 1

class Solution {
    public int longestMountain(int[] arr) {
        int res = 0, n = arr.length;
        int []up = new int[arr.length];
        int []down = new int[arr.length];
        
        for (int i = n - 2; i >= 0; --i) {
            if (arr[i] > arr[i + 1]) down[i] = down[i + 1] + 1;
        }
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            if (arr[i] > arr[i - 1]) up[i] = up[i - 1] + 1;
            if (up[i] > 0 && down[i] > 0) res = Math.max(res, up[i] + down[i] + 1);
        }
        return res;
    }
}

 

 

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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