【重点】【区间问题】56.合并区间

文章介绍了如何使用Java编程实现一个名为Solution的类,其中包含一个方法merge,用于合并给定的整数区间,确保不重叠。通过排序和边界更新,最后返回合并后的新区间数组。

题目
注意有个类似的题目:,注意区分。

Python

class Solution:
    def merge(self, intervals: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
        res = []
        intervals.sort(key=lambda p: p[0])
        for p in intervals:
            if res and p[0] <= res[-1][1]: # 非空 & 相交
                res[-1][1] = max(res[-1][1], p[1])
            else:
                res.append(p)              # 不相交
        
        return res

Java

class Solution {
    public int[][] merge(int[][] intervals) {
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
        Arrays.sort(intervals, (a1, a2) -> {
            return a1[0] - a2[0];
        });
        int left = Integer.MAX_VALUE, right = Integer.MIN_VALUE, i = 0;
        while (i < intervals.length) {
            left = Math.min(left, intervals[i][0]);
            right = Math.max(right, intervals[i][1]);
            ++i;
            if (i == intervals.length || right < intervals[i][0]) {
                res.add(new ArrayList<>(Arrays.asList(left, right)));
                left = Integer.MAX_VALUE;
                right = Integer.MIN_VALUE;
            }
        }

        int[][] resArray = new int[res.size()][2];
        for (i = 0; i < res.size(); ++i) {
            resArray[i][0] = res.get(i).get(0);
            resArray[i][1] = res.get(i).get(1);
        }

        return resArray;
    }
}
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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