旋转数组的最小值问题

#include <iostream>
using namespace std;

//旋转数组的最小数字 
int Min(int* numbers, int len)
{
	if(numbers==NULL || len<=0)
	{
		return -1;
	}
    
    int index1 = 0;
    int index2 = len-1;
    int indexMid = index1;
    while(numbers[index1] >= numbers[index2])
    {
    	if(index2-index1 == 1)
    	{
	    	indexMid = index2;
	    	break;
	    }
	    indexMid = (index1+index2)/2;
	    if(numbers[indexMid]>=numbers[index1])
	    {
    		index1 = indexMid;
    	}
    	else if(numbers[indexMid]<=numbers[index2])
    	{
	    	index2 = indexMid;
	    }
    }
    return indexMid;
}


int main()
{
    int a[] = {
    	7,8,9,10,2,3,4,5,6
    };
    cout << a[Min(a,9)] << endl;
    return 0;
}
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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