LintCode - Maximum Number in Mountain Sequence

最新推荐文章于 2021-07-21 23:32:45 发布
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本文介绍了一种使用二分查找算法高效求解山脉序列中峰值元素的方法。通过迭代缩小搜索范围，最终定位到序列中的最高点，即峰值所在位置。

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

class Solution {
public:
    int mountainSequence(vector<int> &nums) {
        int l=0, r=nums.size()-1;
        while(l<r){
            int mid = l+(r-l)/2;
            if(nums[mid]<nums[mid+1]) l=mid+1;
            else r=mid;
        }
        return nums[r];
    }
};

 

LangChain 2024 最新发布：LangGraph 多智能体工作流（Multi-Agent Workflows）
大模型与Agent智能体
01-27 3515
当我们谈论“多智能体”时，我们谈论的是多个独立的参与者，这些参与者由以特定方式连接的语言模型提供支持。每个代理都可以有自己的提示、LLM、工具和其他自定义代码，以便与其他代理进行最佳协作。什么是多个独立代理？这些代理是如何连接的？这种想法非常适合图表示，例如由LangGraph 提供的图表示。在此方法中，每个智能体都是图中的一个节点，它们的连接表示为一条边。控制流由边管理，它们通过添加到图的状态进行通信。注意：这里一个非常相关的概念是状态机的概念，我们明确地将其称为认知架构的一个类别。
GEE 训练教程——计算 2017 年橡树大火的燃烧严重程度指标
此星光明博客
11-11 269
GEE 训练教程——计算 2017 年橡树大火的燃烧严重程度指标。
LintCode-585. Maximum Number in Mountain Sequence
roufoo的博客
05-21 383
采用二分法模板，飞速搞定。 判断条件是if (nums[mid]&lt;=nums[mid+1])，如果是就找右半边，否则左半边。最后在start和end中年找。 代码如下： int mountainSequence(vector&lt;int&gt; &amp;nums) { if (nums.size()==0) return -1; int s...
Maximum Number in Mountain Sequence
leetcode 解题思路
10-30 210
Given a mountain sequence ofnintegers which increase firstly and then decrease, find the mountain top. Example Example 1: Input: nums = [1, 2, 4, 8, 6, 3] Output: 8 Example 2: Input: nums =...
10 寻找山型数组的顶点（Maximum Number in Mountain Sequence）
SeeDoubleU的专栏
07-21 969
文章目录1 题目2 描述3 思路3.1 图解3.2 时间复杂度3.3 空间复杂度4 源码 1 题目   寻找山型数组的顶点（Maximum Number in Mountain Sequence） lintcode：题号——585，难度——medium 2 描述   给定包含n 个整数的山脉数组，即先增后减的序列，找到山顶（最大值），数组严格递增、严格递减。   样例1： 输入：nums = [1, 2, 4, 8, 6, 3] 输出：8   样例2： 输入：nums = [10, 9, 8, 7
LintCode 585 Maximum Number in Mountain Sequence
我要上岸的博客
08-18 189
思路 二分法。同样是先建立ooxx的模型并且画一个图，用具体的例子进行尝试从而得到二分的条件。这里是判断mid和mid+1的大小关系来判断在那一段数据上（上升段/下降段）。 复杂度 时间复杂度O(logn) 空间复杂度O(1) 代码 public class Solution { /** * @param nums: a mountain sequence which incre...
LintCode Maximum Number in Mountain
ncst
03-16 1245
description: Given a mountain sequence of n integers which increase firstly and then decrease, find the mountain top.Have you met this question in a real interview? Yes Example Given nums = [1, 2, 4
【清单】 ---算法竞赛入门经典第二版 【例题+习题】【已搬家,不再更新..】
咸鱼の小窝
05-23 6889
写这篇博客的目的： 打算把这本书好好消化掉利用起来，但是做完题目后直接在书上进行标记感觉不符合我的习惯(我是一个有全局观念的人呐，所以总想看自己整体进度之类的)，而去网上找又没能找到符合我想法的文章(难道只有这种“奇怪的”想法？)，虽然每章也都会有个例题一览，但是..算了，还是自己整理的感情更深–&gt;于是“浪费时间”来整理出了这篇博客。 说明： 所有题目均来自UVa OJ,因此题目...
Leetcode高频算法题——字节跳动篇
Erazer_Control
04-15 7678
众所周知，字节跳动面试非常喜欢考算法题。 Leetcode官方的企业题库不仅付费，而且题量非常大。 因此，我从20年7月开始，手动整理牛客面经涉及的Leetcode算法题，并按照频度由高到低进行了排列。以下列出的250多道高频题目。 如果你想查看按部门、岗位查看高频算法题，或者查看其他大厂的题库，可以使用我开发的CodeTop：https://codetop.cc 字节跳动题库已覆盖抖音、飞书、架构、data、商业变现、懂车帝、电商、今日头条等20多个部门。 字节跳动高频题（更新至2021年4.10日）
线段树求LIS并统计最长子序列个数
randygx的专栏
05-04 2319
求最长单增子序列(LIS)长度并统计取得最大长度的子序列数。扩展：把LIS换成最长先增后减子序列
Maximum Sequence
lzh的博客
08-15 294
HDU 6047 树状数组 很显然当所选的 b[k] 值越小，所得到的 a[i] 值越大，而且取的值是 b[i]~tot 中的最大值（tot为当前a数组的大小），所以肯定是贪心，使得前面的尽可能大。将b进行排序，然后就是计算 b[i]~tot中的最大值，用树状数组来维护就好了。 #include <bits/stdc++.h> #include <string.h> using nam
lintcode阶梯训练第二关（九章）
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01-30 2315
一、二分位置之OOXX14、二分查找 题目 给定一个排序的整数数组（升序）和一个要查找的整数target，用O(logn)的时间查找到target第一次出现的下标（从0开始），如果target不存在于数组中，返回-1。 样例 在数组 [1, 2, 3, 3, 4, 5, 10] 中二分查找3，返回2。 代码 class Solution { public int binarySearc
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C# BMS上位机源码解析：串口通信与数据库存储的关键技术实现
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基于C#语言开发的BMS（电池管理系统）上位机软件的关键技术。文章首先阐述了上位机软件在电池管理系统中的重要性，随后重点讲解了串口通信和数据库存储两个核心技术模块的具体实现方法。对于串口通信部分，文中通过具体的C#代码示例演示了如何利用SerialPort类完成数据的读写操作，并强调了预设串口协议带来的良好扩展性。针对数据库存储方面，则展示了借助ADO.NET或Entity Framework技术实现与SQL Server数据库交互的方式，包括建立连接、执行SQL语句等步骤，从而确保能够高效地保存从串口接收到的数据，以便进一步进行数据分析和处理。 适合人群：具有一定编程经验的技术人员，尤其是从事嵌入式系统、物联网设备或电池管理系统开发的相关从业者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解C#环境下BMS上位机开发流程的学习者；旨在帮助开发者掌握串口通信和数据库存储两大核心技能，提高其解决实际项目中类似问题的能力。 其他说明：文中提供的示例代码有助于读者更好地理解和实践文中提到的概念和技术点，在此基础上可根据自身项目的特定需求做适当调整和优化。
基于MATLAB的考虑时间相关性的蒙特卡洛风电光伏功率场景生成方法 - Monte Carlo Simulation
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内容概要：本文介绍了两种基于蒙特卡洛方法的风电和光伏功率场景生成方法，分别是普通蒙特卡洛方法和考虑时间相关性的蒙特卡洛方法。普通蒙特卡洛方法通过随机生成风速和光照强度来计算功率，但未考虑时间相关性。而考虑时间相关性的蒙特卡洛方法则利用多元高斯分布构建时间相关性，从而更真实地反映风电和光伏出力的变化情况。文中详细描述了这两种方法的具体步骤，并通过对比分析展示了考虑时间相关性的方法能更好地模拟实际场景。最后，通过后向削减法筛选出典型场景及其概率。 适合人群：从事电力系统规划、调度和运营的专业人士，以及对风电和光伏功率预测感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要进行风电和光伏功率预测的项目，旨在提高预测准确性，优化电力系统的运行和管理。 其他说明：本文由作者原创编写，提供了详细的理论背景和实施步骤，并附有参考文献供进一步研究。
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