LintCode - Maximum Number in Mountain Sequence

最新推荐文章于 2024-06-23 01:44:59 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。 
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 3945
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
11-11 366
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
05-21 393
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
10-30 223
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 1006
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
08-18 195
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 1253
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 6956
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...
线段树求LIS并统计最长子序列个数
randygx的专栏
05-04 2337
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
[代码大模型]MHPP: Exploring the Capabilities and Limitations of Language Models Beyond Basic Code Generat
强化学习曾小健
06-23 1269
近年来，大型语言模型（LLMs）的进步在代码生成方面大大提高了性能，尤其是在功能级别。例如，GPT-4在HumanEval上的通过率为88.4%。然而，这引发了质疑现有基准在全面评估功能级别代码生成能力方面的充分性。我们的研究分析了两个常见的基准，HumanEval和MBPP，并发现，由于质量、难度和粒度等方面的限制，这些基准可能无法充分评估LLMs的代码生成能力。
Maximum Sequence
lzh的博客
08-15 307
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）
Dashuai_Liu的博客
01-30 2351
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
Code-20251219.txt
12-19
Error loading the report template: org.xml.sax.SAXParseException; lineNumber: 2; columnNumber: 411; cvc-complex-type.3.2.2: 元素 'jasperReport' 中不允许出现属性 'uuid'。
科技传播基于AI的新闻发稿、KOL种草与短视频矩阵策略：科技企业品牌全域覆盖与效果量化实施方案
12-19
内容概要：本文为《科技类企业品牌传播白皮书》，系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略，并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力，提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性，包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势，强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式，分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南，并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪，最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群：科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人；具备一定品牌传播基础，关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标：①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略；②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI；③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制；④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议：建议结合传声港平台的实际工具模块（如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱）进行对照阅读，重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准，将理论策略与平台实操深度融合，推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
思科拓扑图（无配置状态）
12-19
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/91f98a69a9fe 基于meta2d.js开发的编辑器 =============== 当前最新版本：0.0.2（发布时间：2024-04-03） AUR 源码下载或者预览 前端源码 ：https://.com/opendidi/mind 在线预览 ：https://opendidi..io/mind 基于meta2d.js开源开发 meta2D开源地址 文档地址：2D图元组成的可视化引擎 后端服务启动 python版本要求python3.8.10 安装与使用 环境要求: 前端版本要求Node 14.18+ / 16+ 版本以上 建议使用pnpm否则依赖可能安装不上。 Get the project code Installation dependencies run build 前端打包打包文件路径配置 点击查看 项目可视化编辑页面
【2025最新高维多目标优化】基于城市场景下无人机三维路径规划的导航变量的多目标粒子群优化算法NMOPSO研究（Matlab代码实现）
12-19
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uniapp-APP端table列表左侧第一列固定、头部固定
12-19
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解读和使用手册立磨液压系统
12-19
先看效果： https://pan.quark.cn/s/dd509aac005f CreepRateApp 202所 液压项目
【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析（Matlab代码实现）
最新发布
12-19
【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕“基于p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析”展开，介绍了一种结合伴随方法与有限元分析的拓扑优化技术，重点实现了3D结构在应力约束下的敏感度分析。文中详细阐述了p-范数应力聚合方法的理论基础及其在避免局部应力过高的优势，并通过Matlab代码实现完整的数值仿真流程，涵盖有限元建模、灵敏度计算、优化迭代等关键环节，适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群：具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员或从事结构设计的工程技术人员，尤其适合致力于力学仿真与优化算法开发的专业人士； 使用场景及目标：①应用于航空航天、机械制造、土木工程等领域中对结构强度和重量有高要求的设计优化；②帮助读者深入理解伴随法在应力约束优化中的应用，掌握p-范数法处理全局应力约束的技术细节；③为科研复现、论文写作及工程项目提供可运行的Matlab代码参考与算法验证平台； 阅读建议：建议读者结合文中提到的优化算法原理与Matlab代码同步调试，重点关注敏感度推导与有限元实现的衔接部分，同时推荐使用提供的网盘资源获取完整代码与测试案例，以提升学习效率与实践效果。
无功优化基于改进遗传算法的电力系统无功优化研究【IEEE30节点】（Matlab代码实现）
12-19
【无功优化】基于改进遗传算法的电力系统无功优化研究【IEEE30节点】（Matlab代码实现）
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