LeetCode Summary Ranges 数组

本文详细阐述了区间合并算法的实现过程与优化策略,包括使用双指针技巧定位区间并进行有效合并,同时提供了时间复杂度为O(N)、空间复杂度也为O(N)的Java代码实现。

思路:

用start和end指针来定位每一段的区间。
时间复杂度:O(N),空间复杂度:O(N)。

java code:

public class Solution {
    public List<String> summaryRanges(int[] nums) {
        if(nums == null) return null;
        List<String> ans = new ArrayList<String>();
        if(nums.length == 0) return ans;
        if(nums.length == 1) {
            ans.add(nums[0] + "");
            return ans;
        }
        int start = 0, end = 0;
        for(int i = 1; i < nums.length; ++i) {
            if(nums[i] - 1 == nums[i - 1]) {
                end = i;
            }else {
                if(end == start) {
                    ans.add(nums[start] + "");
                }else {
                    ans.add(nums[start] + "->" + nums[end]);
                }
                start = end = i;
            }
        }
        if(end == start) {
            ans.add(nums[start] + "");
        }else {
            ans.add(nums[start] + "->" + nums[end]);
        }
        return ans;
    }
}
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)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、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础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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