[LeetCode] Arithmetic Slices 算数切片

本文介绍了一种高效算法,用于计算数组中所有等差数列切片的数量。通过动态规划方法,该算法能够快速找出由连续三个或更多元素组成的等差数列,并计算出所有可能的等差数列切片总数。文章提供了详细的算法实现步骤及代码示例。
  1. #include
    #include
    using namespace std;
    int ArithmeticSlices(vector vec)
    {
    vector num(vec.size(), 0);
    int res = 0;
    for (int i = 2; i < vec.size(); i++)
    {
    if (vec[i] - vec[i - 1] == vec[i - 1] - vec[i - 2])
    {
    num[i] = num[i - 1] + 1;//当发生这种情况的时候,除了和num[i-1]组合一个外,还多了一个自身。如1 2 3.到4的话,1 2 3 4 肯定是一个,主要是多了一个2 3 4.因为以前2 3是构造不成等差数列的。
    123构成1 2 3 。1 2 3 4也是1 2 3、2 3 4、1 2 3 4.5加进去以后可以是1 2 3、 2 3 4、 3 4 5 、1 2 3 4 、2 3 4 5 、1 2 3 4 5
    //用DP来做,定义一个一维dp数组,其中dp[i]表示,到i位置为止的Arithmetic Slices的个数,那么我们从第三个数字开始遍历,如果当前数字和之前两个数字构成Arithmetic Slices,那么我们更新dp[i]为dp[i-1]+1
    dp[i]=dp[i-1]+1可以理解为,当A[i]可以和A[i-1]以及A[i-2]构成Arithmetic Slices的时候,那么能和A[i-1]构成Arithmetic Slices的元素必定能和A[i]构成算数切片,所以有个dp[i-1],除此之外,当前这个最新元素还可以和它前面的两个元素构成Arithmetic Slices,而它前面的两个元素在dp[i-1]的时候只有两个元素,无法构成Arithmetic Slices,故+1。
    }
    res += num[i];
    }
    return res;
    }
    int ArithmeticSlicesT(vector vec)
    {
    int res = 0;
    int len = 2;
    for (int i = 2; i < vec.size(); i++)
    {
    if (vec[i] - vec[i - 1] == vec[i - 1] - vec[i - 2])
    {
    len++;
    }
    else
    {
    if (len >= 3)
    {
    res += (len - 1)*(len - 2)*0.5;
    }
    len = 2;
    }

    }
    res += (len - 1)*(len - 2)*0.5;
    return res;
    }
    int main()
    {
    cout << ArithmeticSlicesT({ 1,2,3,4,5}) << endl;
    system(“pause”);
    return 0;
    }

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,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(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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