绝对差值的和

问题分析:

  1. 取模操作的位置不正确

    • 你在计算 result - max_ 之前没有正确处理大数取模,这可能导致数值溢出。
  2. 最大差值减少量的计算

    • 算法中的内部循环效率较低,可以优化。

优化后的代码:

我们可以参考官方题解,优化算法并确保取模操作的正确性。

class Solution {
public:
    int minAbsoluteSumDiff(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        int length_ = nums1.size();
        long result = 0;
        long max_ = 0;
        
        // 先计算初始的绝对差值和
        for (int i = 0; i < length_; i++) {
            result += abs(nums1[i] - nums2[i]);
        }
        
        // 找到可以替换的最大差值减少量
        vector<int> sorted_nums1 = nums1;
        sort(sorted_nums1.begin(), sorted_nums1.end());
        
        for (int i = 0; i < length_; i++) {
            int original_diff = abs(nums1[i] - nums2[i]);
            auto it = lower_bound(sorted_nums1.begin(), sorted_nums1.end(), nums2[i]);
            
            int new_diff = original_diff;
            if (it != sorted_nums1.end()) {
                new_diff = min(new_diff, abs(*it - nums2[i]));
            }
            if (it != sorted_nums1.begin()) {
                new_diff = min(new_diff, abs(*prev(it) - nums2[i]));
            }
            
            max_ = max(max_, original_diff - new_diff);
        }
        
        return (int)((result - max_) % 1000000007);
    }
};

详细解释优化后的代码:

  1. 计算初始绝对差值和

    for (int i = 0; i < length_; i++) {
        result += abs(nums1[i] - nums2[i]);
    }
    
    • 首先计算 nums1nums2 每个对应元素的绝对差值的和。
  2. nums1 进行排序

    vector<int> sorted_nums1 = nums1;
    sort(sorted_nums1.begin(), sorted_nums1.end());
    
    • 为了更高效地找到可以替换的元素,我们对 nums1 进行排序。
  3. 遍历每个元素并尝试找到最佳替换

    for (int i = 0; i < length_; i++) {
        int original_diff = abs(nums1[i] - nums2[i]);
        auto it = lower_bound(sorted_nums1.begin(), sorted_nums1.end(), nums2[i]);
        
        int new_diff = original_diff;
        if (it != sorted_nums1.end()) {
            new_diff = min(new_diff, abs(*it - nums2[i]));
        }
        if (it != sorted_nums1.begin()) {
            new_diff = min(new_diff, abs(*prev(it) - nums2[i]));
        }
        
        max_ = max(max_, original_diff - new_diff);
    }
    
    • 对于每个 nums2[i],使用二分查找在排序后的 nums1 中找到最接近的元素,并计算替换后的新差值。
    • 更新最大差值减少量 max_
  4. 计算最终结果并取模

    return (int)((result - max_) %
    
### 基于绝对差值排序与滤波的算法实现 基于绝对差值进行排序滤波是一种有效的信号处理技术,尤其适合用于去除异常值并平滑数据序列。以下是该方法的核心思路及其具体实现。 #### 方法概述 假设有一组原始数据 \( \{x_1, x_2, ..., x_n\} \),可以通过计算相邻样本之间的绝对差值来评估其稳定性。对于每一个数据点 \( x_i \),可以定义它的绝对差值为: \[ d_i = |x_{i+1} - x_i| \] 随后可以根据这些差值对数据进行排序或筛选,从而剔除那些具有较大波动的数据点。这种方法特别适用于检测快速变化或突变的情况,并能有效保留较为平稳的部分。 --- #### 排序与滤波的具体步骤 以下是一个完整的 Python 实现示例,展示如何利用绝对差值对数据进行排序与滤波: ```python def abs_diff_filter(data, threshold): """ 使用绝对差值进行排序与滤波 参数: data (list): 输入的一维数据列表 threshold (float): 差值阈值,超过此值的数据会被过滤掉 返回: list: 过滤后的数据列表 """ filtered_data = [] # 计算每一对连续数据点的绝对差值 diffs = [abs(data[i+1] - data[i]) for i in range(len(data)-1)] # 添加第一个数据点到过滤结果中 filtered_data.append(data[0]) # 遍历剩余数据点,仅保留满足条件的数据 for i in range(1, len(data)): if diffs[i-1] <= threshold: filtered_data.append(data[i]) return filtered_data # 测试数据 data = [1.0, 1.1, 1.5, 3.0, 3.1, 3.2, 8.0, 9.0, 9.1] threshold = 1.0 # 设定差值阈值 filtered_result = abs_diff_filter(data, threshold) print("原始数据:", data) print("经过绝对差值滤波后的数据:", filtered_result) ``` 上述代码实现了如下功能: 1. **输入参数**: 数据列表 `data` 一个设定的阈值 `threshold`。 2. **核心逻辑**: 对每一组连续数据点计算它们的绝对差值,并判断是否小于等于给定的阈值。 3. **输出结果**: 将符合条件的数据点依次加入新的列表中返回。 运行以上代码后可以看到哪些数据因超出指定范围而被移除了[^1]。 --- #### 应用场景分析 这种基于绝对差值的排序与滤波方法非常适合应用于动态监测系统中的实时数据分析。例如,在工业自动化控制领域或者传感器网络环境中,它可以帮助消除由于外部干扰造成的瞬态误差,同时保持系统的响应速度不受影响。 需要注意的是,如果目标变量本身存在剧烈变动特性,则应谨慎调整阈值大小以免误删正常读数。此外还可以考虑引入更多高级统计指标(如标准偏差)作为辅助决策依据进一步优化性能表现[^2]。 --- #### 自适应扩展方案 为进一步提升鲁棒性适用性,可尝试构建一种自适应版本的绝对差值滤波器。即让阈值随时间窗口内的局部特征自动调节而非固定不变。比如取最近 N 个周期内所有差值的最大最小比例关系决定当前时刻允许的最大跳变幅度等等[^3]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值