941. Valid Mountain Array(python+cpp)

本文介绍了一种算法,用于判断给定的整数数组是否构成有效的山脉数组。通过使用双指针技术,从两端向中间遍历,确保数组中存在且仅存在一个峰值,满足山脉数组的定义。

题目:

Given an array A of integers, return true if and only if it is a valid mountain array.
Recall that A is a mountain array if and only if:
 A.length >= 3
 There exists some i with 0 < i < A.length - 1 such that:
  A[0] < A[1] < ... A[i-1] < A[i]
  A[i] > A[i+1] > ... > A[B.length - 1]
Example 1:

Input: [2,1] 
Output: false 

Example 2:

Input: [3,5,5] 
Output: false 

Example 3:

Input: [0,3,2,1] 
Output: true  

Note:
0 <= A.length <= 10000
0 <= A[i] <= 10000

解释:
注意,要求只有一个山峰,用双指针,分别从两边往中间爬,判断最终两个指针是否指向同一个值而且在范围内。
python代码:

class Solution:
    def validMountainArray(self, A):
        """
        :type A: List[int]
        :rtype: bool
        """
        if len(A)<3:
            return False
        i,j,len_A=0,len(A)-1,len(A)
        while i+1<len_A and A[i+1]>A[i]:
            i+=1
        while j-1>=0 and A[j-1]>A[j]:
            j-=1
        return 0<i==j<len_A-1

c++代码:

class Solution {
public:
    bool validMountainArray(vector<int>& A) {
        int i=0,j=A.size()-1,len_A=A.size();
        while(i+1<len_A && A[i+1]>A[i])
            i++;
        while(j-1>=0 && A[j-1]>A[j])
            j--;
        return i==j && i>0 && j<len_A-1;
    }
};

总结:
需要注意的就是,题目要求只有一个山峰。

<think>我们面临的任务是使用Mathematica的ExternalEvaluate功能调用Python的iminuit库来拟合一个自定义函数(特别是chi2函数)。iminuit是一个用于函数最小化的Python库,常用于参数拟合,特别是在高能物理中。步骤概述:1.在Mathematica中设置ExternalEvaluate环境,确保能够调用Python。2.编写Python代码,使用iminuit库定义chi2函数并进行最小化。3.将Mathematica中的数据(包括自变量、因变量、误差等)传递给Python。4.Python中执行拟合并获取结果。5.将拟合结果返回Mathematica。具体步骤:1.确保Mathematica的ExternalEvaluate配置正确,能够找到Python解释器。通常,Mathematica会自动检测已安装的Python。可以通过`ExternalEvaluate`命令测试,例如:```mathematicaExternalEvaluate["Python","print('HellofromPython')"]```2.我们需要在Python中编写一个使用iminuit的脚本。首先,确保已经安装了iminuit库(可以通过pip安装:`pipinstalliminuit`)。3.假设我们要拟合的函数是一个具有多个参数的函数,例如:$$f(x;a,b,c)=a\cdotx^2+b\cdotx+c$$而我们的chi2定义为:$$\chi^2(a,b,c)=\sum_{i=1}^{n}\left(\frac{y_i-f(x_i;a,b,c)}{\sigma_i}\right)^2$$其中,$(x_i,y_i,\sigma_i)$是数据点。4.在Mathematica中,我们有一些数据点,例如:-自变量列表:xdata-因变量列表:ydata-误差列表:errors5.我们将这些数据传递给Python,并在Python中定义chi2函数,然后使用Minuit进行最小化。6.编写Python代码字符串(在Mathematica中作为字符串),其中包含数据传递、函数定义和Minuit的调用。7.使用ExternalEvaluate执行该Python代码字符串,并捕获输出(拟合结果)。8.将拟合结果(如参数值、误差等)解析回Mathematica。下面是一个具体的示例代码,假设我们有三组数据(xdata,ydata,errors)和三个参数(a,b,c)的二次函数拟合。在Mathematica中的代码:```mathematica(*假设我们有一些数据*)xdata={1,2,3,4,5};ydata={2.1,3.9,8.2,15.3,24.6};errors={0.1,0.2,0.3,0.4,0.5};(*构建Python代码字符串*)pythonCode="fromiminuitimportMinuitimportnumpyasnp#从Mathematica传递过来的数据xdata="<>ToString[xdata]<>"ydata="<>ToString[ydata]<>"errors="<>ToString[errors]<>"#定义拟合函数(二次函数)defmodel(x,a,b,c):returna*x**2+b*x+c#定义chi2函数defchi2(a,b,c):ypred=[model(x,a,b,c)forxinxdata]returnsum(((y-yp)/err)**2fory,yp,errinzip(ydata,ypred,errors))#初始化Minuit对象,初始参数值设为(1,1,1)m=Minuit(chi2,a=1,b=1,c=1)#设置参数步长(可选,但建议设置,初始步长设为0.1)m.errors=(0.1,0.1,0.1)#设置参数范围(可选)#m.limits['a']=(0,None)#a>0#执行最小化m.migrad()#输出结果result={'parameters':m.values,'errors':m.errors,'chi2':m.fval,'covariance':m.covariance,'valid':m.valid}result";(*执行Python代码*)result=ExternalEvaluate["Python",pythonCode];(*解析结果*)parameters=Lookup[result,"parameters"];paramValues={parameters["a"],parameters["b"],parameters["c"]};paramErrors=Lookup[result,"errors"];errorValues={paramErrors["a"],paramErrors["b"],paramErrors["c"]};chi2Value=Lookup[result,"chi2"];Print["拟合参数:a=",paramValues[[1]],"±",errorValues[[1]]];Print["b=",paramValues[[2]],"±",errorValues[[2]]];Print["c=",paramValues[[3]],"±",errorValues[[3]]];Print["chi2值:",chi2Value];```注意事项:1.Python代码字符串中,我们使用`ToString`将Mathematica的列表转换为Python列表的字符串表示。注意,Mathematica的列表直接转换为Python列表是可行的,因为它们的表示相似。2.我们定义了`model`函数和`chi2`函数。`chi2`函数是Minuit要最小化的目标函数。3.使用`Minuit`时,我们通过关键字参数设置初始值。然后调用`migrad()`方法执行最小化。4.返回的结果是一个字典,包含参数值、误差、chi2值、协方差矩阵等。5.在Mathematica中,我们可以通过`Lookup`从关联中提取值。如果拟合函数更复杂,或者参数更多,只需相应地修改`model`和`chi2`函数的定义即可。另外,如果数据量很大,传递数据时可能需要考虑效率。但ExternalEvaluate在内部会处理数据序列化,对于中等规模的数据应该是足够的。§§相关问题§§1.如何传递大型数据集以提高效率?2.如何设置iminuit的约束条件(如参数范围)?3.如何获取拟合的协方差矩阵并在Mathematica中使用?4.如何将拟合结果可视化?</think>### 使用 Mathematica 调用 Python 的 iminuit 进行 χ² 拟合 #### 核心步骤分解 1. **环境配置** - 确保 Mathematica 已链接 Python 环境(版本 ≥ 3.6) ```mathematica (* 检查 Python 环境 *) session = StartExternalSession["Python"]; ExternalEvaluate[session, "import sys; print(sys.version)"] ``` - 安装依赖库(在 Python 环境中执行): ```bash pip install iminuit numpy ``` 2. **定义拟合函数与 χ² 计算** 假设拟合模型为 $f(x; \theta)$,其中 $\theta$ 为参数向量,观测数据为 $(x_i, y_i, \sigma_i)$,χ² 定义为: $$ \chi^2(\theta) = \sum_{i=1}^N \left( \frac{y_i - f(x_i; \theta)}{\sigma_i} \right)^2 $$ 在 Python 中定义函数: 3. **完整 Mathematica 代码** ```mathematica (* 定义数据:{x, y, σ} *) data = {{1, 2.1, 0.3}, {2, 3.9, 0.4}, {3, 7.2, 0.5}}; (* 构建 Python 代码字符串 *) pythonCode = " import numpy as np from iminuit import Minuit # 从 Mathematica 接收数据 data = " <> ToString[data] <> " x = np.array([d[0] for d in data]) y = np.array([d[1] for d in data]) sigma = np.array([d[2] for d in data]) # 定义拟合模型(示例:线性函数 f(x)=a*x+b) def model(x, a, b): return a * x + b # 定义 χ² 函数 def chi2(a, b): return np.sum(((y - model(x, a, b)) / sigma) ** 2) # 初始化 Minuit m = Minuit(chi2, a=1, b=0) # 初始值 a=1, b=0 # 设置参数步长和范围(可选) m.errors['a'] = 0.1 # 步长 m.limits['b'] = (-10, 10) # 参数范围 # 执行最小化 m.migrad() # 返回结果 result = { 'params': m.values, 'errors': m.errors, 'chi2_min': m.fval, 'covariance': m.covariance } result "; (* 调用 Python 执行 *) result = ExternalEvaluate["Python", pythonCode]; (* 提取结果 *) params = Lookup[result, "params"]; errors = Lookup[result, "errors"]; chi2Min = Lookup[result, "chi2_min"]; covMatrix = Lookup[result, "covariance"]; Print["拟合参数: ", params]; Print["参数误差: ", errors]; Print["最小 χ² 值: ", chi2Min]; Print["协方差矩阵: ", MatrixForm[covMatrix]]; ``` #### 关键说明 1. **数据传递** - 通过 `ToString` 将 Mathematica 数据转换为 Python 可解析的字符串格式 - Python 端用 `numpy` 重建数组(需处理数据维度) 2. **iminuit 配置** - `Minuit(chi2, ...)`:绑定 χ² 函数和初始参数 - `migrad()`:执行最小化算法 - 可通过 `m.errors` 和 `m.limits` 约束参数[^1] 3. **结果解析** - `m.values`:最优参数值 - `m.errors`:参数不确定性 - `m.fval`:最小 χ² 值 - `m.covariance`:参数协方差矩阵 #### 复杂函数适配 若拟合函数含多个参数(如 $f(x; a,b,c) = a \exp(-b x) + c$): ```python def model(x, a, b, c): return a * np.exp(-b * x) + c def chi2(a, b, c): return np.sum(((y - model(x, a, b, c)) / sigma) ** 2) # 初始值需匹配参数数量 m = Minuit(chi2, a=1, b=0.1, c=0) ``` #### 注意事项 1. **精度控制** 添加 `m.strategy = 2` 提高收敛精度(0=快速, 1=平衡, 2=精确) 2. **错误处理** ```mathematica Check[result, "拟合失败", MinuitError] ``` 3. **性能优化** - 大型数据集建议通过 HDF5/CSV 共享文件 - 避免在循环中频繁调用 `ExternalEvaluate` ---
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