数组中重复的数字

本文介绍了一种在长度为n的数组中寻找重复数字的方法。数组中的数字范围在0到n-1之间,通过三种不同解决方案详细阐述了如何高效地找到重复的数字。Solution1采用哈希表方式;Solution2利用原地交换思想实现O(n)的时间复杂度;Solution3则通过分割统计个数的方式达到O(nlogn)的时间复杂度。

Problem

在长度为n的数组里的所有数字都在 0 ~ n1 的范围内。数组中某些数字是重复的,但不知道有几个数字重复了,也不知道每个数字重复了几次。请找出数组中任意一个重复的数字。

Solution

  • Solution 1
    使用一个相同长度的数组,做哈希表。

  • Solution 2
    如果第i个数字不是i,那么和第numbers[i]个数字做比较,如果不一样,就交换位置i和位置numbers[i]。
    每个数字最多交换两次到正确位置,故时间复杂度为 O(n)

bool duplicate(int numbers[], int length, int* duplication) {

        for(int i = 0; i < length; i++) {
            while (numbers[i] != i) {
                if (numbers[i] == numbers[numbers[i]]) {
                    *duplication = numbers[i];
                    return true;
                }
                int temp = numbers[i];
                numbers[i] = numbers[temp];
                numbers[temp] = temp;
            }
        }
        return false;
    }
  • Solution 3
    按大小进行分割统计个数,如果在区间的数字个数超过区间长度,说明重复数字存在在区间中。时间复杂度 O(nlogn)
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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