pascals-triangle-ii

本文介绍了一种求解帕斯卡三角特定行的优化算法,该算法仅使用O(k)额外空间。通过覆盖前一行的数据来计算下一行,极大地减少了空间复杂度。

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题目描述

Given an index k, return the k th row of the Pascal's triangle.

For example, given k = 3,
Return[1,3,3,1].

Note: 
Could you optimize your algorithm to use only O(k) extra space?

s我的做法是把前一个题的某一行数据拿出来用:

import java.util.ArrayList;
public class Solution {
    ArrayList<ArrayList<Integer>> list = new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
	public ArrayList<Integer> getRow(int rowIndex) {
		return generate(rowIndex+1).get(rowIndex);
	}
	
	public ArrayList<ArrayList<Integer>> generate(int numRows) {
		if(numRows<=0)return list;
		else if(numRows==1) {
			ArrayList<Integer> a = new ArrayList<Integer>();
			a.add(1);
			list.add(a);
			return list;
		}
		else if(numRows==2) {
			ArrayList<Integer> a = new ArrayList<Integer>();
			ArrayList<Integer> b = new ArrayList<Integer>();
			a.add(1);
			list.add(a);
			b.add(1);
			b.add(1);
			list.add(b);
			return list;
		}
		else {
			ArrayList<Integer> a = new ArrayList<Integer>();
			ArrayList<ArrayList<Integer>> generate = generate(numRows-1);
			ArrayList<Integer> prev = generate.get(generate.size()-1);
			//prev[i-1]+prev[i]=curr[i];numRows-1>i>0
			a.add(1);
			for (int i = 1; i < numRows-1; i++) {
				a.add(prev.get(i-1)+prev.get(i));
			}
			a.add(1);
			list.add(a);
		}
		
		return list;
	}
    
}

S但是还有一种我不会的解法,就使用用后一行的值覆盖前一行的值,如何覆盖,后一行的bi=ai-1+ai;就这样覆盖,并且用for循环的判断条件排除0,在覆盖后最后又添加一个值1,这个1是为了给覆盖的,当最后的row-1个值被覆盖,又添加的这个1就是row的值。真的是非常精辟啊,非常节省空间。以及利用for循环的条件判断非常熟练,我认为如果碰到要求减少空间复杂度的题就会用到这种方法,就是反复利用一个数组(或其他储存空间),这种必然可以用递归解决,同时也是上一步和当前步有关联,真是非常值得学习的解法啊,这种方法学到手会对自己的码代码的思维和利用空间的方法有更加明显的增长。

	public ArrayList<Integer> getRow(int rowIndex) {
		ArrayList<Integer> row = new ArrayList<>();
		if (rowIndex < 0)
			return row;
		for (int i = 0; i < rowIndex + 1; i++) {
			for (int j = i - 1; j > 0; j--) {
				row.set(j, row.get(j) + row.get(j - 1));
			}
			row.add(1);
		}
		return row;
	}

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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