lintcode 插入区间

本文介绍了一种区间合并算法,该算法可以在一个已排序的无重叠区间列表中插入新的区间,并确保列表保持有序且区间间不发生重叠。通过示例说明了如何处理不同情况下的区间插入,包括完全覆盖、部分重叠及无重叠的情况。

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. 插入区间

给出一个无重叠的按照区间起始端点排序的区间列表。

在列表中插入一个新的区间,你要确保列表中的区间仍然有序且不重叠(如果有必要的话,可以合并区间)。

样例

插入区间[2, 5] 到 [[1,2], [5,9]],我们得到 [[1,9]]

插入区间[3, 4] 到 [[1,2], [5,9]],我们得到 [[1,2], [3,4], [5,9]]

"""
Definition of Interval.
class Interval(object):
    def __init__(self, start, end):
        self.start = start
        self.end = end
"""


class Solution:
    """
    @param: intervals: Sorted interval list.
    @param: newInterval: new interval.
    @return: A new interval list.
    """
    def insert(self, intervals, newInterval):
        # write your code here
        results = []
        insertPos = 0
        for interval in intervals:
            if interval.end < newInterval.start:
                results.append(interval)
                insertPos += 1
            elif interval.start > newInterval.end:
                results.append(interval)
            else:
                newInterval.start = min(interval.start, newInterval.start)
                newInterval.end = max(interval.end, newInterval.end)
        results.insert(insertPos, newInterval)
        return results

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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