[Leetcode] #334 Increasing Triplet Subsequence

本文介绍了一种在未排序数组中查找长度为3的递增子序列的方法,并提供两种解决方案。一种是利用最长递增子序列(LIS)思想但会超时,另一种是在O(n)时间内和O(1)空间复杂度下完成任务。

Discription:

Given an unsorted array return whether an increasing subsequence of length 3 exists or not in the array.

Formally the function should:

Return true if there exists  i, j, k 
such that  arr[i] <  arr[j] <  arr[k] given 0 ≤  i <  j <  k ≤  n-1 else return false.

Your algorithm should run in O(n) time complexity and O(1) space complexity.

Examples:
Given [1, 2, 3, 4, 5],
return true.

Given [5, 4, 3, 2, 1],
return false.

Solution:

bool increasingTriplet(vector<int>& nums) { //借鉴LIS,看长度是否大于3,超时
	int len = nums.size();
	if (len < 3)
		return false;
	vector<int> dp(len, 1);
	for (int i = 1; i < len; i++){
		for (int j = i - 1; j >= 0; j--){
			if (nums[i]>nums[j]){
				dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
			}
		}
		if (dp[i] >= 3)
			return true;
	}
	return false;
}
bool increasingTriplet(vector<int>& nums) {
	int c1 = INT_MAX, c2 = INT_MAX;
	for (int x : nums) {
		if (x <= c1) 
			c1 = x;           		
		else if (x <= c2) 
			c2 = x;	
		else              
			return true;      		
	}
	return false;
}
GitHub-Leetcode: https://github.com/wenwu313/LeetCode

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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