Min Difference 二分优化

本文介绍了一种通过使用二分查找和STL中的lower_bound函数来优化查询效率的方法,将时间复杂度从O(n^2)降低到O(nlogn)。通过对输入数组进行排序并利用lower_bound找到最接近查询值的位置,实现了更高效的查找。

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在这里插入图片描述
暴力的时间复杂度是O( n 2 n^2 n2),只能在查询的时候优化一下,可以手写一个左闭右开的二分,也可以使用库函数 l o w e r lower lower_ b o u n d bound bound,时间复杂度变成 O ( n l o g n ) O(nlogn) O(nlogn)

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <set>
using namespace std;
const int maxn = 2e5 + 7;
int a[maxn], x;
set<int> s;
int main()
{
    int n, m;
    scanf(" %d %d",&n,&m);
    for(int i = 0; i < n; i++) 
        scanf(" %d",&a[i]);
    sort(a,a+n);
    int ansm = 0x3f3f3f3f, t;
    for(int i = 0; i < m; i++) 
    {
        scanf(" %d",&x);
        int idx = lower_bound(a, a + n, x) - a;
        for(int j = idx - 1; j <= idx; j++)
            if(j < n && j >= 0) ansm = min(ansm,abs(x-a[j]));
    }
    printf("%d\n",ansm);
    return 0;
}
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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