LeetCode - 189. Rotate Array C++

本文介绍了三种不同的算法来实现数组元素的旋转操作。第一种方法通过创建一个新的数组并使用模运算来放置元素,第二种方法则在不使用额外数组的情况下通过记录被覆盖的值进行元素的旋转,第三种方法利用反转技巧,先反转前半部分,再反转后半部分,最后反转整个数组,从而达到旋转的效果。

解法一 move to a new array

移动后的index可以用 (i+k)%len [i: current index; k: 移动的位数; len: size of the array]来计算出。

class Solution {
public:
    void rotate(vector<int>& nums, int k) {
        int len = nums.size();
        vector<int> res(len, 0);
        for(int i=0;i<len;i++){
            res[(i+k)%len] = nums[i];
        }
        nums = res;
    }
};

解法二 no extra array

基本思想是用一个variable来记录上一个被覆盖的值

class Solution {
public:
    void rotate(vector<int>& nums, int k) {
        int len = nums.size();
        if (nums.empty() || (k %= len) == 0) return;       
        int idx=0, start=0, cur = 0, pre = nums[idx];
        for(int i=0;i<len;i++){
            int nidx = (idx+k)%len;
            cur = nums[nidx];
            nums[nidx] = pre;
            pre = cur;
            idx=nidx;
            if(idx==start){
                idx = ++start;
                pre = nums[idx];
            }
        }
    }
};

解法三 reverse

trick:reverse前半段,reverse后半段,reverse整个  ——> DONE

class Solution {
public:
    void rotate(vector<int>& nums, int k) {
        int len = nums.size();
        if (nums.empty() || (k %= len) == 0) return;
        int n = (len-k)%len;
        reverse(nums.begin(), nums.begin()+n);
        reverse(nums.begin()+n, nums.end());
        reverse(nums.begin(), nums.end());
    }
};

 

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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