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LeetCode | 35.搜索插入位置

点击上方蓝字关注我们 这次来写一下 LeetCode 的第 35 题,搜索插入位置。 题目描述 题目直接从 LeetCode 上截图过来,题目如下: 这个题目是要对给定的值在数组中找到合适的插入位置,而且数组是有序的。 问题分析 这个题目中要求将给定的值在一个有序的数组中找到合适的插入位置,也就说将给定的值插入到数组后,数组仍然保持有序。这个题目可以通过二分法来查找合适的位置,因为数组是有序的,这样的时间复杂度是O(logN)。也可以通过顺序遍历整个数组来进行查找合适的插入位置,但是这样的话时间复杂度会高一些,它的时间复杂度为O(N)。 我以为使用直接遍历整个数组的方式无法通过该题目,但是竟然通过了,那么就直接贴出遍历数组的代码吧。 代码实现 代码实现如下: int searchInsert(int* nums, int numsSize, int target){ int i = 0; for (; i < numsSize; i ++) { if (target <= nums[i]) { break; } } return ...

使用2D卷积技术进行时间序列预测

本文将展示一种新的时间序列预测方法。 目标数据集 在这个项目中使用的数据是来自北卡罗来纳州夏洛特分校的全球能源预测竞赛的数据。您可以在这里找到更多信息:http://www.drhongtao.com/gefcom/2017 你需要知道的是,这些数据是来自能源网络的各种读数。我们的目标是利用这些数据点预测电网的实时能源需求。数据点还包括露点和干球温度,因为空调是能源消耗的主力。 我们的目标变量是RTDemand(Real Time energy demand):电网的实时能源需求。数据具有清晰的日周期特征。以下是我们三天的数据: 三天内的每小时数据 在每个人都在睡觉的半夜里,我们的耗电量达到最低。我们早上醒来,开始工作,当太阳达到峰值强度时,我们的能量消耗达到了最大值。因此可以认为每天的能耗下降与通勤时间相对应。 如果我们再把尺度放大一些,我们可以看到清晰的自相关特性和日趋势。以下是大约3周的数据: 三周内的每小时数据 我们还可以注意到一个更大的季节性趋势,如果我们进一步缩小并查看一整年的数据: 一年内的每小时数据 由此看见,这是一个相当理想的时间序列数据,可以对其进行预测。 单变量纯...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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