序列专题

uva 10131 最长子序列

题意：给大象的体重和智商，求体重按从大到小，智商从高到低的最长子序列，并输出路径。代码： #include <iostream>#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <algorithm>#include <cstring>#include <cmath>#include <stack>#include <vect

POJ1631最长单调递增子序列

最长单调递增子序列 import java.io.BufferedReader;import java.io.InputStream;import java.io.InputStreamReader;import java.io.PrintWriter;import java.math.BigInteger;import java.util.StringTokenizer;publ

leetcode105 从前序与中序遍历序列构造二叉树

根据一棵树的前序遍历与中序遍历构造二叉树。注意: 你可以假设树中没有重复的元素。例如，给出前序遍历 preorder = [3,9,20,15,7]中序遍历 inorder = [9,3,15,20,7] 返回如下的二叉树： 3/ \9 20/ \15 7 class Solution {public TreeNode buildTree(int[] pr

day-50 求出最长好子序列 I

思路二维dp,dp[i][h]表示nums[i] 结尾，且有不超过 h 个下标满足条件的最长好子序列的长度（0<=h<=k），二维数组dp初始值全为1 解题过程状态转换方程： 1.nums[i]==nums[j],dp[i,h]=Math.max(dp[i,h],dp[j,h]+1) 2.nums[i]!=nums[j],dp[i,h]=Math.max(dp[i,h],dp[j,h-1

LeetCode:3177. 求出最长好子序列 II 哈希表+动态规划实现n*k时间复杂度

3177. 求出最长好子序列 II 题目链接题目描述给你一个整数数组 nums 和一个非负整数k 。如果一个整数序列 seq 满足在下标范围 [0, seq.length - 2] 中最多只有 k 个下标i满足 seq[i] != seq[i + 1] ，那么我们称这个整数序列为好序列。请你返回 nums中好子序列的最长长度。实例1: 输入：nums = [1,2,1,1,3],

用Python实现时间序列模型实战——Day 14: 向量自回归模型 (VAR) 与向量误差修正模型 (VECM)

一、学习内容 1. 向量自回归模型 (VAR) 的基本概念与应用向量自回归模型 (VAR) 是多元时间序列分析中的一种模型，用于捕捉多个变量之间的相互依赖关系。与单变量自回归模型不同，VAR 模型将多个时间序列作为向量输入，同时对这些变量进行回归分析。 VAR 模型的一般形式为：其中：是时间的变量向量。是常数向量。是每个时间滞后的回归系数矩阵。是误差项向量，假

时间序列|change point detection

change point detection 被称为变点检测，其基本定义是在一个序列或过程中，当某个统计特性（分布类型、分布参数）在某时间点受系统性因素而非偶然因素影响发生变化，我们就称该时间点为变点。变点识别即利用统计量或统计方法或机器学习方法将该变点位置估计出来。 Change Point Detection的类型 online 指连续观察某一随机过程，监测到变点时停止检验，不运用到

Leetcode面试经典150题-128.最长连续序列-递归版本另解

之前写过一篇这个题的，但是可能代码比较复杂，这回来个简洁版的，这个是递归版本可以看看之前的版本，两个版本面试用哪个都保过解法都在代码里，不懂就留言或者私信 class Solution {/**对于之前的解法，我现在提供一共更优的解，但是这种可能会比较难懂一些（思想方面）代码其实是很简洁的，总体思想如下：不需要排序直接把所有数放入map，map的key是当前数字，value是当前数开始的

go json反序列化成指定类型

简介简单的介绍一下使用go的json库，将json字符串反序列化成接口中指定的实现类代码如下 package usejsontype ExamInterface interface {CheckRule(data any) bool}type IntStru struct {DefalutVal int `json:"defalut_val"`Max int `json:

代码随想录刷题day25丨491.递增子序列，46.全排列，47.全排列 II

代码随想录刷题day25丨491.递增子序列，46.全排列，47.全排列 II 1.题目 1.1递增子序列题目链接：491. 非递减子序列 - 力扣（LeetCode）视频讲解：回溯算法精讲，树层去重与树枝去重 | LeetCode：491.递增子序列_哔哩哔哩_bilibili 文档讲解：https://programmercarl.com/0491.%E9%80%92%E

【UVA】10534 - Wavio Sequence（LIS最长上升子序列）

这题一看10000的数据量就知道必须用nlog(n)的时间复杂度。所以特意去看了最长上升子序列的nlog(n)的算法。如果有2个位置，该位置上的元素为A[i]和A[j],并且他们满足以下条件: 1.dp[i] = dp[j] (dp[x]代表以x结尾的最长上升子序列长度) 2.A[i] < A[j] 3.i < j 那么毫无疑问，选择dp[i] 一定优于选择dp[j] 那么

九度1077（最大序列和）

题目链接：点击打开链接解题思路：很经典的一道题。首先考虑一下细节问题，当序列都是0时，显然最后要输出0；当序列都是负数时，显然要输出最大的数。细节处理完了，就可以回到正常轨道。我们开两个变量，分别保存当前的序列和与之前的最大值，我们更新当前序列和的条件是如果当前序列和是负数的时候，那我们必须更新，否则一定会使最后结果减小。更新过程中还要更新之前最大值即可。完整代码：

CNN-LSTM模型中应用贝叶斯推断进行时间序列预测

这篇论文的标题是《在混合CNN-LSTM模型中应用贝叶斯推断进行时间序列预测》，作者是Thi-Lich Nghiem, Viet-Duc Le, Thi-Lan Le, Pierre Maréchal, Daniel Delahaye, Andrija Vidosavljevic。论文发表在2022年10月于越南富国岛举行的国际多媒体分析与模式识别会议（MAPR）上。摘要部分提到，卷积

回溯——8.递增子序列

力扣题目链接给定一个整型数组, 你的任务是找到所有该数组的递增子序列，递增子序列的长度至少是2。示例: 输入: [4, 6, 7, 7]输出: [[4, 6], [4, 7], [4, 6, 7], [4, 6, 7, 7], [6, 7], [6, 7, 7], [7,7], [4,7,7]] 说明: 给定数组的长度不会超过15。数组中的整数范围是 [-100,100]。给定数组中

多维时序 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测

多维时序 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测目录多维时序 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 1.Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测（完整源码和数据） 2.SS

时序预测|变分模态分解-双向时域卷积-双向门控单元-注意力机制多变量时间序列预测VMD-BiTCN-BiGRU-Attention

时序预测|变分模态分解-双向时域卷积-双向门控单元-注意力机制多变量时间序列预测VMD-BiTCN-BiGRU-Attention 文章目录一、基本原理1. 变分模态分解（VMD）2. 双向时域卷积（BiTCN）3. 双向门控单元（BiGRU）4. 注意力机制（Attention）总结流程二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结时序预测|变分模态分解-双向时域卷积

[C/C++入门][进制原理]31、求分数序列和

题目来自于信息学奥赛 1078 分析：这道题看起来比较复杂，实际上只需要通过两个公式，一次性求出分母和分子，然后把这个求出来的数加入到变量和中。甚至都不需要知道总共游哪些数。数组都用不上。循环就能解决。 #include <iostream>#include <iomanip> // 用于格式化输出using namespace std;int main() {double s

【python 散点图】美观画时间序列散点图

经常遇到时间序列的数据，用散点图可以直观的查看数据的分布情况。matplotlib模块的pyplot有画散点图的函数，但是该函数要求x轴是数字类型。pandas的plot函数里，散点图类型’scatter’也要求数字型的，用时间类型的会报错。最终摸索出画散点图的简单办法。可以使用pyplot的plot_date()画散点图。 # -*- coding: utf-8 -*-"""spee

leetcode：3176 求出最长好子序列使用动态规划

3176. 求出最长好子序列题目链接https://leetcode.cn/problems/find-the-maximum-length-of-a-good-subsequence-i/ 题目描述给你一个整数数组 nums 和一个非负整数k 。如果一个整数序列 seq 满足在下标范围 [0, seq.length - 2] 中最多只有 k 个下标 i 满足 seq[i] != se

动态规划-最长定差子序列

题目描述给你一个整数数组 arr 和一个整数 difference，请你找出并返回 arr 中最长等差子序列的长度，该子序列中相邻元素之间的差等于 difference 。子序列是指在不改变其余元素顺序的情况下，通过删除一些元素或不删除任何元素而从 arr 派生出来的序列。示例：输入：arr = [1,5,7,8,5,3,4,2,1,0], difference = -2 输

leetcode:516 最长回文字序列动态规划

516. 最长回文字序列题目链接https://leetcode.cn/problems/longest-palindromic-subsequence/ 题目描述给定一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子序列。你可以假设 s 的最大长度为 1000。示例 1: 输入: "bbbab" 输出: 4解释: 一个可能的最长回文子序列是 "bbbb"。

1字节的UTF-8序列的字节1无效

使用DOMReader解析XML文档时候报错”1字节的UTF-8序列的字节1无效”，我这里的解决方法。 1.手动将< ? xml version=”1.0” encoding=”UTF-8”?>中的UTF-8更改成UTF8，这样就可以了。 2.使用文本编译器把xml文档改成以UTF8无BOM编码格式就可以了。

Oracle数据库（Oracle存储结构、Oracle运行机制、日期相关的函数、序列、大对象数据类型、表的修改与约束、事务）

仅仅只是阅读浏览博客内容学习Oracle这种方式不行，更重要的是敲代码，推荐博客中代码建议阅读本博客的人去手动的敲一下代码！推荐博客： http://blog.csdn.net/ochangwen/article/details/52214713 一、Oracle存储结构在了解Oracle物理存储结构之前，首先了解一些表空间和数据库的结构组成。表空间是一个数据库被分成若干

数据分析-14-时间序列异常检测的六类常用方法(案例实战)

1 异常值检测的六类方法异常值检测与处理是数据清洗过程中的一个关键步骤，它涉及到识别和处理那些与大多数数据显著不同的数据点。异常值可能是由于数据录入错误、测量误差、数据损坏或其他原因造成的。处理异常值的目的是提高数据的质量，避免它们对分析结果产生不利影响。整体分成6类13中方法来进行异常值的检测。统计方法、基于距离的方法、基于密度的方法、基于模型的方法、基于回归的方法、其他方法。通过正

全面解析时间序列算法：原理、应用场景与优缺点

时间序列分析是预测分析中一个重要领域，广泛应用于金融市场、经济预测、物联网数据、库存管理等多个领域。随着时间序列数据的复杂性增加，单纯依靠传统统计方法已经难以满足实际需求。本文将从传统统计方法、机器学习方法到深度学习方法，对时间序列分析的主流算法进行全面解析，深入探讨其原理、适用场景、优缺点，帮助大家更好地理解和选择合适的算法。一、传统统计方法 1. 自回归模型（AR, Autoregr

贪心算法求无序数组最大递增序列

给定一个无序的数组，获取其最大的递增序列。下面使用贪心算法实现： 1、算法实现 void max_seq(int* arr,int len){/// 标记递增序列的开始位置int start = 0;/// 记录最大的递增序列数int max = 0;int i = 1;for( ; i<len; i++){/// 如果当前元素大于上一个元素，说明递增序列已经结束