Leetcode896.Monotonic Array单调数列

如果数组是单调递增或单调递减的,那么它是单调的。

如果对于所有 i <= j,A[i] <= A[j],那么数组 A 是单调递增的。 如果对于所有 i <= j,A[i]> = A[j],那么数组 A 是单调递减的。

当给定的数组 A 是单调数组时返回 true,否则返回 false。

 

示例 1:

输入:[1,2,2,3] 输出:true

示例 2:

输入:[6,5,4,4] 输出:true

示例 3:

输入:[1,3,2] 输出:false

示例 4:

输入:[1,2,4,5] 输出:true

示例 5:

输入:[1,1,1] 输出:true

 

提示:

  1. 1 <= A.length <= 50000
  2. -100000 <= A[i] <= 100000

 

 

class Solution {
public:
    bool isMonotonic(vector<int>& A) {
        int len = A.size();
        if(len == 1)
            return true;
        // 0 + 1 -
        int flag = -1;
        for(int i = 1; i < len; i++)
        {
            if(A[i] > A[i - 1])
            {
                if(flag == -1)
                    flag = 0;
                else if(flag == 1)
                    return false;
            }
            else if(A[i] < A[i - 1])
            {
                if(flag == -1)
                    flag = 1;
                else if(flag == 0)
                    return false;
            }
        }
        return true;
    }
};

 

转载于:https://www.cnblogs.com/lMonster81/p/10433912.html

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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