Subarray Sum

Given an integer array, find a subarray where the sum of numbers is zero. Your code should return the index of the first number and the index of the last number.

Given [-3, 1, 2, -3, 4], return [0, 2] or [1, 3].

考察集合

思路: 累加数组的每一个元素,当和出现重复时表明该范围内存在子数组子和为0的情况。

   1.建立HashMap key:为数组的值,value:为数组的下标。

   2.遍历数组求和。查找和是否在HashMap中出现,出现则表明存在子数组和为0。否则,将sum和下标加入map中。

public class Solution {
    public ArrayList<Integer> subArraySum (int[] nums) {
        ArrayList<Integer> ans = new ArrayList<>();
        if (nums == null || nums.length == 0) {
            return 0;
        }

        HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        map.put(0, -1);
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            sum += nums[i];
            if (map.containsKey(sum)) {
                ans.add(map.get(sum) + 1);
                ans.add(i);
            } else {
                map.put(sum, i);
            }
        }
        return ans;
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/FLAGyuri/p/5260516.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,减运算进行局部开发,通过数学优化器速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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