LeetCodeOJ——4. Median of Two Sorted Arrays

【MATLAB例程,无人机避障7】基于RRT*与人工势场法(RRT*+APF)的多无人机二维动态路径规划与避障 程序采用快速扩展随机树星算法(RRT*)与人工势场法(APF),实现四架无人机在二维动态障碍环境中的路径规划与协同避碰。通过RRT*的邻域选父和节点重连优化全局参考路径,利用APF进行局部动态避障,绘制全局路径、实际轨迹、安全净间隙、速度与加速度及航程等图像,对比RRT+APF与RRT*+APF的规划效果。无人机起终点、障碍物分布、采样次数及运动约束均可自行调整。 立即下载

Median of Two Sorted Arrays

There are two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively.

Find the median of the two sorted arrays. The overall run time complexity should be O(log (m+n)).

Example 1:
nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]

The median is 2.0
Example 2:
nums1 = [1, 2]
nums2 = [3, 4]

The median is (2 + 3)/2 = 2.5

错误方法:将两个有序数组合并(类似于有序链表的合并),然后根据数字总数的奇偶性求出中位数。虽然这通过了,但却不满足时间复杂度,时间复杂度为O(m+n)。

错误方法代码:

class Solution {
public:
    double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        int len1=nums1.size();
        int len2=nums2.size();
        vector<int> nums(len1+len2);
        int i=0,j=0,k=0;
        while(i<len1&&j<len2){
            if(nums1[i]<nums2[j]){
                nums[k]=nums1[i];
                i++;k++;
            }
            else{
                nums[k]=nums2[j];
                j++;k++;
            }
        }
        while(i<len1){
            nums[k++]=nums1[i++];
        }
        while(j<len2){
            nums[k++]=nums2[j++];
        }
        if((len1+len2)%2==0){
            return ((double)nums[(len1+len2)/2-1]+(double)nums[(len1+len2)/2])/2.0;
        }
        else{
            return (double)nums[(len1+len2)/2];
        }
    }
};

因此考虑其他方法,但没有想出怎么做,最后参考了http://blog.youkuaiyun.com/yutianzuijin/article/details/11499917/
的方法。

【机械故障诊断】基于VMD分解与故障频率匹配的复合故障分离方法:MATLAB实现与智能运维应用 MATLAB 轴承复合故障分离|VMD分解与故障频率匹配 内容概要:通过结合变分模态分解(VMD)与理论故障频率匹配技术,实现对滚动轴承复合故障的自适应分离与精准诊断。该方法首先对振动信号进行稳健预处理,再通过参数寻优的VMD实现频带自适应分解,随后利用包络解调提取各模态的冲击周期,并基于轴承几何参数和转速计算理论故障频率。通过基频、倍频与边带的多证据匹配策略,将模态与外圈、内圈、滚动体、保持架等具体故障类型关联,支持共享模态的复合故障重构,最终输出各故障类型的独立分量与诊断结果。该方案提升了复杂工况下弱故障的识别能力与诊断的可解释性。; 适合人群:具备一定信号处理与机械故障诊断基础知识,从事工业设备状态监测、智能运维系统开发或相关算法研究的研发人员。; 使用场景及目标:①应用于电机、泵组、风电、轨道交通等领域的轴承复合故障诊断;②解决强弱故障共存、频率重叠导致的掩蔽问题,实现多故障的分离与识别;③为设备的智能运维、健康管理和剩余寿命预测提供可靠的故障分量数据与诊断依据; 阅读建议:此资源以MATLAB R2025b为实现平台,提供了完整的算法流程、代码示例与GUI界面。建议使用者在实践中重点关注参数搜索策略、多证据匹配的实现细节以及共享模态重构的逻辑,并结合实际工程数据进行验证和调优。 立即下载

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