[LeetCode 16] 3Sum Closest

Title:

Given an array S of n integers, find three integers in S such that the sum is closest to a given number, target. Return the sum of the three integers. You may assume that each input would have exactly one solution.

    For example, given array S = {-1 2 1 -4}, and target = 1.

    The sum that is closest to the target is 2. (-1 + 2 + 1 = 2).

int threeSumCloest(vector<int> &nums, int target){
	int result = 0;
	int min_gap = INT_MAX;
	
	sort(nums.begin(), nums.end());
	for (auto a = nums.begin(); a != prev(nums.end(), 2); a++)
	{
		auto b = next(a); //后继
		auto c = prev(nums.end());//前驱
		while (b < c)
		{	
			const int sum = *b + *c + *a;
			const int gap = abs(target - sum); //abs决定了这个值是最靠近target的
			if (gap < min_gap) //有更精确的值,刷新
			{
				result = sum;
				min_gap = gap;
			}
			if (sum<target)
				b++;
			else c--;
		}
		 
	}
 
	return result; 
}


内容概要:本文详细介绍了基于时间卷积神经网络(TCN)的多分类预测方法,旨在提高时间序列数据分类的准确性。首先简述了TCN的基本原理及其相对于传统循环神经网络(如LSTM、GRU)的独特优势,特别是在并行计算和长期依赖处理方面。接着,文章展示了从Excel中读取数据的具体步骤,并进行了必要的数据预处理,如特征缩放和标签编码。随后,构建了一个基于Keras框架的TCN模型,详细解释了每一层的作用以及参数设置的理由。为了确保模型的有效性和泛化能力,文中还讨论了数据集的划分方式、训练技巧(如滑窗划分)、模型评估指标(如混淆矩阵)以及最终的模型部署方法。此外,作者分享了一些实用的经验和技巧,如避免梯度爆炸的方法、调整学习率策略等。 适合人群:对时间序列数据分析感兴趣的初学者和有一定经验的数据科学家,尤其是希望深入了解TCN模型及其应用的人群。 使用场景及目标:本方案适用于各种涉及时间序列分类的任务,如金融市场趋势预测、工业设备故障检测等。目标是在保证高准确度的同时,提供灵活易用的实现方式,使用户能够快速上手并在自己的项目中应用。 其他说明:文中提供的代码片段可以直接运行或稍作修改后应用于不同的数据集。对于想要进一步优化模型性能的研究者来说,文中提到的一些高级技巧(如滑窗划分、自定义损失函数等)也非常有价值。
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