LeetCode #275 - H-Index II

本文介绍了一种在有序数组中快速计算H-指数的方法,通过使用二分查找技巧实现O(logn)的时间复杂度。

题目描述:

Given an array of citations sorted in ascending order (each citation is a non-negative integer) of a researcher, write a function to compute the researcher's h-index.

According to the definition of h-index on Wikipedia: "A scientist has index h if h of his/her N papers have at least h citations each, and the other N − h papers have no more than citations each."

Example:

Input: citations = [0,1,3,5,6]
Output: 3 
Explanation: [0,1,3,5,6] means the researcher has 5 papers in total and each of them had received 0, 1, 3, 5, 6 citations respectively. Since the researcher has 3 papers with at least 3 citations each and the remaining two with no more than 3 citations each, her h-index is 3.

Note:

If there are several possible values for h, the maximum one is taken as the h-index.

Follow up:

  • This is a follow up problem to H-Index, where citations is now guaranteed to be sorted in ascending order.
  • Could you solve it in logarithmic time complexity?

和H-index类似,但是引用量已经排好序,需要在O(log n)的时间复杂度内解决问题。由于是有序数组,而且给定了O(log n)的时间复杂度,所以考虑采用二分法。对于任意一个下标i,我们可以确定它对应的引用量citation[i],引用量大于等于citation[i]的论文数为n-i,那么我们利用二分法搜索下标i,使得它满足citation[i]>=(n-i)。

class Solution {
public:
    int hIndex(vector<int>& citations) {
        int n=citations.size();
        int begin=0;
        int end=n-1;
        while(begin<=end)
        {
            int mid=(begin+end)/2;
            if(citations[mid]==(n-mid)) return n-mid;
            else if(citations[mid]<(n-mid)) begin=mid+1;
            else if(citations[mid]>(n-mid)) end=mid-1;
        }
        return n-begin;
    }
};

 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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