Jump Game

class Solution {
public:
    bool canJump(int A[], int n) {
        // Start typing your C/C++ solution below
        // DO NOT write int main() function
        int cur=0;
        while (cur<n) {
            if (A[cur]==0)  {
                if (cur==n-1) {
                    return true;
                }else {
                    return false;
                }
            }
            cur +=A[cur];
        }
        if (cur>=n-1) {
            return true;
        }
        return false;
    }
};


II greedy

class Solution {
public:
    int jump(int A[], int n) {
        // Start typing your C/C++ solution below
        // DO NOT write int main() function
        int start=0, end=0;
        int cur=0, res=0;
        if(n==1) return 0;
        while (end<n) {
            cur=0;
            res++;
            for (int i=start; i<=end; i++) {
                if (A[i]+i>=n-1) {
                    return res;
                }
                if (A[i]+i>cur) {
                    cur=A[i]+i;
                }
            }
            start=end+1;
            end=cur;
        }
        return res;

       
    }
};


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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