和为s的连续正数序列

和为s的连续正数序列

输入一个正整数 target ,输出所有和为 target 的连续正整数序列(至少含有两个数)。
序列内的数字由小到大排列,不同序列按照首个数字从小到大排列。

示例 1:

输入:target = 9
输出:[[2,3,4],[4,5]]

示例 2:

输入:target = 15
输出:[[1,2,3,4,5],[4,5,6],[7,8]]

限制:

  • 1 <= target <= 10^5

解法:动态窗口

class Solution {
    public int[][] findContinuousSequence(int target) {
        List<int[]> list=new ArrayList<>();
        int left=1,right=1,sum=0;
        for(;right<target;right++){
            sum+=right;
            while(sum>target){
                sum-=left;
                left++;
            }
            if(sum==target){
                int[] tmp=new int[right-left+1];
                for(int i=0;i<tmp.length;i++){
                    tmp[i]=left+i;
                }
                list.add(tmp);
            }
        }
        int[][] res=new int[list.size()][];
        for(int i=0;i<res.length;i++){
            res[i]=list.get(i);
        }
        return res;
    }
}
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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