581. 最短无序连续子数组 golang

581. 最短无序连续子数组

给定一个整数数组,你需要寻找一个连续的子数组,如果对这个子数组进行升序排序,那么整个数组都会变为升序排序。

你找到的子数组应是最短的,请输出它的长度。

示例 1:

输入: [2, 6, 4, 8, 10, 9, 15]
输出: 5
解释: 你只需要对 [6, 4, 8, 10, 9] 进行升序排序,那么整个表都会变为升序排序。
说明 :

输入的数组长度范围在 [1, 10,000]。
输入的数组可能包含重复元素 ,所以升序的意思是<=。

Code

func findUnsortedSubarray(nums []int) int {
	var m,n int
	var min, max int
	min = 1 << 63 - 1
	max = -1 << 63

    
	for i:=1; i<len(nums); i++ {
		if nums[i-1] > nums[i] {
			if nums[i] < min {
				min =  nums[i]
			}
		}
	}
    
	for i:=len(nums)-2; i>=0; i-- {
		if nums[i] > nums[i+1] {
			if nums[i] > max {
				max =  nums[i]
			}
		}
	}

	if max == -1 <<63 && min == 1 << 63 -1 {
		return 0
	}

	for k, v := range nums {
		if v > min {
			m = k
			break
		}
	}

	for i:=len(nums)-1; i>=0; i-- {
		if nums[i] < max {
			n = i
			break
		}
	}

	return n - m + 1
}
分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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