翻硬币:哈希查找+双指针

这篇博客介绍了两种解决翻硬币问题的方法。第一种利用哈希查找,通过O(n)的时间复杂度寻找符合条件的硬币组合。第二种采用双指针技术,在排序后的硬币数组中寻找和为给定值的组合,同样达到O(n)的时间复杂度。这两种方法都有效地解决了数据范围在1e5内的翻硬币问题。

翻硬币

解法一:hash查找

数据范围是 1e5所以复杂度控制在nlogn范围之内
可以使用hashhashhash查找,查找的复杂度是O1O1O1,遍历的复杂度是O(n)O(n)O(n),所以综合复杂度是O(n)O(n)O(n)

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <unordered_set>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int INF=10000;
int n,m,r;
int main()
{
    cin>>n>>m;
    int v1 = INF,v2=0;
    unordered_set<int> hash;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        int a,b;
        cin>>a;
        b=m-a;
        if(hash.count(b))
        {
            hash.insert(a);
            if(a>b) swap(a,b);
            if(a<v1) v1=a,v2=b;
        }
        else hash.insert(a);
    
    }
    

    if(v1==INF)cout<<"No Solution"<<endl;
    else cout<<v1<<' '<<v2<<endl;
    return 0;
}

解法二:双指针

使用范围是:当i增大的时候j不断减小

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>

using namespace std;
const int N=100100;
int m,n;
int w[N];

int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=0;i<n;i++)scanf("%d",&w[i]);
    sort(w,w+n);
    for(int i=0,j=n-1;i<j;i++)
    {
        while(i<j && w[i]+w[j]>m)j--;
        if(i<j && w[i]+w[j]==m)
        {
            printf("%d %d\n",w[i],w[j]);
            return 0;
        }
    }
    puts("No Solution");
    return 0;
}
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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