LeetCode0001.两数之和

本文探讨了在给定整数数组与目标值的情况下,如何寻找数组中两个整数的下标,使它们的和等于目标值。通过具体示例,展示了算法实现过程与解决方案。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标。

你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,你不能重复利用这个数组中同样的元素。

示例:

给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9

因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 所以返回 [0, 1]

代码(01版):

public class work1 {
    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = new int[]{2, 7, 11, 15};
        int target = 9;
        int[] a = new int[2];
        a = Find(nums,target);
        System.out.println("[" + a[0] + "," + a[1] + "]");
    }
    public static int[] Find(int nums[], int target){
        int[] tmp = new int[]{-1, -1};
        for(int i = 0;i < nums.length - 1;i++){
            for(int j = i + 1;j < nums.length;j++){
                if(nums[i] + nums[j] == target){
                    tmp[0] = i;
                    tmp[1] = j;
                }
            }
        }
        return tmp;
    }
}

测试:
在这里插入图片描述

内容概要:本文档详细介绍了如何在MATLAB环境下实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)混合模型的多输入单输出回归预测。项目旨在通过融合CNN的局部特征提取能力和GRU的时序依赖捕捉能力,解决传统序列模型在处理非线性、高维、多输入特征数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,强调了模型的轻量化、高效性和可视化全流程追踪等特点。此外,还提供了具体的应用领域,如智能电网负荷预测、金融时间序列建模等,并附有详细的代码示例,包括数据加载与预处理、网络结构定义、训练选项设置、模型训练与预测以及结果可视化等步骤。; 适合人群:对深度学习有一定了解,特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要处理多输入单输出的非线性回归预测任务;②希望在MATLAB平台上快速实现并优化深度学习模型;③寻求一种高效、轻量且具有良好泛化能力的预测模型应用于实际场景中,如智能电网、金融分析、交通流量预测等领域。; 阅读建议:由于文档内容涉及较多的技术细节和代码实现,建议读者先熟悉CNN和GRU的基本概念,同时掌握MATLAB的基础操作。在阅读过程中,可以结合提供的代码示例进行实践操作,以便更好地理解和掌握CNN-GRU混合模型的构建与应用。
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