LeetCode 机器人的运动范围 ----medium

这篇博客探讨了一个使用深度优先搜索(DFS)解决的矩阵移动问题。给定一个矩阵,从(0, 0)位置开始,每次可以向右或向下移动一格,并且移动过程中数字之和不能超过k,函数`movingCount`计算可以到达的不同位置的数量。`getSum`辅助函数用于计算数字的各位之和。该问题展示了如何结合递归和状态标记有效地遍历矩阵。
class Solution {
public:
    int movingCount(int m, int n, int k) {
        if (k==0)
            return 1;
        vector<vector<bool>> valid(m, vector<bool>(n, true));// 记录该位置是否被访问过
        return dfs(valid, m, n, 0, 0, k);
    }

    int dfs(vector<vector<bool>>& valid, int m, int n, int row, int col, int k)
    {
        int sum = getSum(row) + getSum(col);
        // 如果越界,或者和大于k,或者已被访问过了,返回0
        if (row>=m || col>=n || sum>k || !valid[row][col])
            return 0;
        valid[row][col] = false;//该位置状态变为:已访问过
        return 1+dfs(valid, m, n, row+1, col, k) + dfs(valid, m, n, row, col+1, k);
    }

    int getSum(int num)
    {
        // 求某个数字所有位数相加的和
        if (num<10)
            return num;
        int sum = 0;
        while (num>0)
        {
            sum += num % 10;
            num = num /10;
        }
        return sum;
    }
};

 

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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