leetcode81 搜索旋转排序数组 II

该博客介绍了如何解决一个特殊的数组查找问题,数组在未知位置进行了旋转。通过实现一个二分查找算法,可以在旋转数组中有效地找到目标值。文章详细讲解了算法思路,包括在旋转点处的特殊情况处理,以及如何根据中间值调整搜索范围。示例展示了算法在具体案例中的应用。

已知存在一个按非降序排列的整数数组 nums ,数组中的值不必互不相同。

在传递给函数之前,nums 在预先未知的某个下标 k(0 <= k < nums.length)上进行了 旋转 ,使数组变为 [nums[k], nums[k+1], …, nums[n-1], nums[0], nums[1], …, nums[k-1]](下标 从 0 开始 计数)。例如, [0,1,2,4,4,4,5,6,6,7] 在下标 5 处经旋转后可能变为 [4,5,6,6,7,0,1,2,4,4] 。
给你 旋转后 的数组 nums 和一个整数 target ,请你编写一个函数来判断给定的目标值是否存在于数组中。如果 nums 中存在这个目标值 target ,则返回 true ,否则返回 false 。

示例 1:
输入:nums = [2,5,6,0,0,1,2], target = 0
输出:true
示例 2:
输入:nums = [2,5,6,0,0,1,2], target = 3
输出:false

提示:
1 <= nums.length <= 5000
-104 <= nums[i] <= 104
题目数据保证 nums 在预先未知的某个下标上进行了旋转
-104 <= target <= 104

思路:
本题采用二分法,可以把nums看做两段递增数列拼接在一起,且后段数列小于前段数列。先通过中值和两端进行比较得出处于那部分数列,再将目标数与中值和两端比较。另外中值与两端数相等的情况需要进行额外考虑。

class Solution {
public:
    bool search(vector<int>& nums, int target) {
        int a,b,m,end;
        a=0;
        b=nums.size()-1;
        while(a<=b)
        {
            m=(a+b)/2;
            if(nums[m]==target) return true;
            if(nums[m]>nums[a])
            {
                if(target<nums[m]&&target>=nums[a])
                {
                    b=m-1;
                }
                else
                {
                    a=m+1;
                }
            }
            else if(nums[m]<nums[b])
            {
                if(target>nums[m]&&target<=nums[b])
                {
                    a=m+1;
                }
                else
                {
                    b=m-1;
                }
            }
            else if(nums[a]==nums[m])
            {
                    a++;
            }
            else
            {
                b--;
            }
        }
        return false;
    }
};
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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