2021-06-17

本文介绍两种高效算法来解决寻找数组中未出现的最小正整数的问题。第一种算法通过一次遍历将数组元素调整到正确位置,然后再次遍历找出缺失的数值。第二种算法则使用快速排序的方法对数组进行排序,再遍历数组找到第一个缺失的正整数。

题目:给定一个无序数组arr,找到数组中未出现的最小正整数

示例:arr = [-1, 2, 3, 4]。返回1;arr = [1, 2, 3, 4]。返回5

[要求]:时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1)

  • 方法一
class Solution:
    def minNumberdisappered(self , arr ):
        # write code here
        length = len(arr)
        for i in range(length):
            if arr[i]>= 1 and arr[i]<=length and arr[i] != arr[arr[i]-1]:
                temp = arr[i]
                arr[i] = arr[arr[i]-1]
                arr[arr[i]-1] = temp
        for i in range(length):
            if arr[i] != i+1:
                return(i+1)
        return(length+1)
  • 方法二:利用快排,时间复杂度为O(nlog_{n})
class Solution():
    def minNumberdisappered(self , arr ):
        # write code here
        if arr is not None:
            length = len(arr)
            solution = Solution()
            solution.fastSort(arr, 0, length-1)
            k = 1
            for i in arr:
                if i < k:
                    continue
                elif i == k:
                    k += 1
                else:
                    return k
            return k
    def fastSort(self, arr, left, right):
        if left < right:
            flag = arr[left]
            i = left 
            j = right
            while i < j:
                while(i<j and arr[j]>flag):
                    j -= 1
                if i<j:
                    arr[i] = arr[j]
                    i += 1
                while(i<j and arr[i]<flag):
                    i += 1
                if i<j:
                    arr[j] = arr[i]
                    j -= 1
            arr[i] = flag
            solution = Solution()
            solution.fastSort(arr, left, i-1)
            solution.fastSort(arr, i+1, right)
        else:
            return
Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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