978. 最长湍流子数组--leetcode --c#

题目描述:

当 A 的子数组 A[i], A[i+1], ..., A[j] 满足下列条件时,我们称其为湍流子数组:
    若 i <= k < j,当 k 为奇数时, A[k] > A[k+1],且当 k 为偶数时,A[k] < A[k+1];
    或 若 i <= k < j,当 k 为偶数时,A[k] > A[k+1] ,且当 k 为奇数时, A[k] < A[k+1]。
也就是说,如果比较符号在子数组中的每个相邻元素对之间翻转,则该子数组是湍流子数组。

返回 A 的最大湍流子数组的长度。

示例 1:

输入:[9,4,2,10,7,8,8,1,9]
输出:5
解释:(A[1] > A[2] < A[3] > A[4] < A[5])


示例 2:

输入:[4,8,12,16]
输出:2


示例 3:

输入:[100]
输出:1

 

提示:


    1 <= A.length <= 40000
    0 <= A[i] <= 10^9

解题思路:最大滑动窗口(双指针)算法。

把A数组看成一排数,前边的指针一步一步往前走(步长为1),此时两指针间形成窗口。窗口长度(n-m+1)。记录到maxSize。直到走到头,找到最大size。

C#代码如下:

       public static int MaxTurbulenceSize(int[] A)
        {
            int maxSize = 1;
            int len = A.Length;
            int lastFlag = 0;//记录上次相邻元素间的大小情况。 1:k+1>k  ; 0: K+1 == k ; -1: k+1<k
            for (int i = 1, j = 0; i < len; i++)//最大滑动窗口(双指针)算法:i前边的指针,j后边的指针,i++, j分情况往前走。窗口大小为i - j + 1
            {
                int flag = Math.Sign(A[i] - A[i - 1]);// 当前减去上一个,然后用符号函数处理
                if (flag == 0)//当前等于上一个
                {
                    maxSize = Math.Max(maxSize, i - j);// 窗口大小为(i-1) - j + 1 = i-j  注:因为i不满组情况,所以是i-1
                    j = i; //把后边指针更新到当前位置
                    lastFlag = 0;//重设为0
                }
                else if (flag + lastFlag == 0)//说明符合题意:本次相邻两数大小情况和前一次相反
                {
                    lastFlag = flag;//更新标记
                    if (i == len - 1) maxSize = Math.Max(maxSize, i - j + 1);//如果遍历完,窗口大小为i - j + 1
                }
                else //说明两次大小情况相同,不符合题意
                {
                    maxSize = Math.Max(maxSize, i - j);
                    j = i - 1; //把后边指针更新到当前位置。窗口起点应该是i-1
                    lastFlag = flag;//更新标记
                }
            }
            return maxSize;
        }

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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