CF Round#5

本文解析了几道典型的算法题目,包括寻找括号序列中最长的合法子序列的问题,通过使用栈来实现括号匹配;一道关于直线运动计算的简单题目;以及一个关于环形山对可见性的复杂问题,通过找到最高点并重新排列来简化问题。

A B 水题

C 描述:寻找一个括号序列中,最长的合法子序列。

使用栈来实现括号间的匹配,使用C[i]记录以i处后括号结尾的最长子序列的开始处。求出i的匹配j之后,可以看出若j-1处亦为后括号,且C[j-1]存在那么C[i]=C[j-1],否则C[i]=j。

D 简单的直线运动计算题……推一推就好了

E 描述:给一组环形分布的山,任意两个山能看见的话必须满足其间存在一条弧,弧上没有比两山任意之一更高的山,找出所有这样的对。

可以观察到,最高的那个山必然不存在于任意一对之间,所以可以找到最大的那个然后将其余的山按照原顺序排列起来,这时就不用考虑环的情况了,再对链进行操作即可。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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