LeetCode House Robber || DP

针对环状排列的房屋抢劫问题,提出了一种动态规划算法。该算法通过将问题分解为两个子问题——抢劫除第一间外的所有房屋或抢劫除最后一间外的所有房屋,并通过动态规划求解每个子问题的最大收益,最终返回两者之间的较大值。

思路:

条件增加了首尾相连,成了个环。如果抢了第一家,就不能抢最后一家;如果没抢第一家,就可以抢最后一家。所以我们可以分别计算抢了从第二家到最后一家与抢了从第一家到倒数第二家的最大值,取两个值中更大的那个就是结果。

遍历两遍,取最大值:
一遍范围是从第0个house到倒数第一个house;
另一遍范围是从第1个house到最后一个house;

java code :

public class Solution {
    public int rob(int[] nums) {
        if(nums == null) return 0;
        if(nums.length == 0) return 0;
        if(nums.length == 1) return nums[0];
        int[] dp = new int[nums.length];
        //method1 : 0 to the (length - 2)
        dp[0] = nums[0];
        for(int i = 1; i <= nums.length - 2; ++i) {
            dp[i] = Math.max(dp[i - 1], ((i == 1) ? 0 : dp[i - 2]) + nums[i]);
        }
        int method1 = dp[nums.length - 2];
        //method2 : 1 to the (length - 1)
        dp[1] = nums[1];
        for(int i = 2; i <= nums.length - 1; ++i) {
            dp[i] = Math.max(dp[i - 1], ((i == 2) ? 0 : dp[i-2]) + nums[i]);
        }
        return Math.max(method1, dp[nums.length - 1]);
    }
}
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【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)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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