LeetCode: 3Sum Closest

本文介绍了一个解决三数之和最接近目标值问题的算法。通过先排序再使用双指针技巧,实现了高效的遍历与匹配过程,找到与目标值最接近的三个数的和。

思路:和上一题的3 sum思路一样,只是记录最接近的和即可。

code:

class Solution {
public:
    int threeSumClosest(vector<int> &num, int target) {
        sort(num.begin(),num.end());
        int ret = INT_MAX,sum = 0;
        for(int i = 0; i<num.size();i++){
            int j = i+1, k = num.size()-1;
            while(j < k){
                if(ret > abs(num[i] + num[j] + num[k] - target)){
                    sum = num[i] + num[j] + num[k];
                    ret = abs(num[i] + num[j] + num[k] - target);
                }
                if(num[i] + num[j] + num[k] < target)
                    j++;
                else if(num[i] + num[j] + num[k] > target)
                    k--;
                else
                    return target;
            }
        }
        return sum;
    }
};


内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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