求最大递增串,结构体+数组实现了谜样的数组式静态链表

本文介绍了一种使用结构体和数组实现的最长递增子序列算法,通过静态链表的方式记录元素之间的关系,最终输出最长递增子序列及其长度。

求最大递增串

虽然大神说我用链表这么绕容易吧自己绕晕

但没关系,我还是成功绕出来了

用结构体+数组实现了谜样的数组式静态链表

优点好像就是方法比较特别吧

//  求最大递增串
//  main.cpp
//  longest2
//
//  Created by 朱枝睿 on 2018/3/7.
//  Copyright © 2018年 朱枝睿. All rights reserved.
//

#include <iostream>

using namespace std;

int N,First;

typedef struct st{
    st(){
        value=next=sort=-1;
        len=1;
    }
    int value, len, next,sort;
}Node;

Node a[1000];


void next(int i){
    int p=First;
    while (a[p].next != -1) {
        if (a[i].len>=a[a[p].next].len) {
            a[i].next=a[p].next;
            a[p].next=i;
            return;
        }
        p=a[p].next;
    }
}



int main(int argc, const char * argv[]) {
    // insert code here...
    int i;
    
    cin>>N;
    for (i=0; i<N; i++) {
        cin>>a[i].value;
    }
    
    First=N;
    a[N].next=N-1;
    int p;
    
    for (i=N-2; i>=0; i--) {
        p=First;
        while (a[p].next != -1) {
            p=a[p].next;
            if (a[i].value<a[p].value) {
                a[i].sort=p;
                a[i].len=a[p].len+1;
                break;
            }
        }
        next(i);
    }
    
    p=a[First].next;
    cout << "长度为:"<<a[p].len<<endl;
    while (p!=-1) {
        cout<<a[p].value<<' ';
        p=a[p].sort;
    }
    cout<<endl;
    
    return 0;
}

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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