LeetCode283.移动0

最新推荐文章于 2025-09-19 11:24:36 发布
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本文深入探讨了双指针算法的应用场景与实现细节，通过一个具体的编程实例，讲解了如何使用双指针来高效地处理数组中零元素的替换问题。文章强调了边界条件的检查，确保代码的健壮性和准确性。

原题链接

思路：双指针， q指针指向0（即当前要被替换掉的位置），p指针开始往后找，一直找到非0元素然后赋值个q，当p指针走到了最后，说明q开始剩下的部分都是0，然后开始进行赋0

注意：时事的判断下标是否会越界！

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题目
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代码
LeetCode 283. 移动零 | C语言版
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【代码】leetcode 283. 移动零。
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给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。 请注意 ，必须在不复制数组的情况下原地对数组进行操作。 示例 1: 输入: nums = [0,1,0,3,12] 输出: [1,3,12,0,0] 示例 2: 输入: nums = [0] 输出: [0] 提示: 1 <= nums.length <= 104 -231 <= nums[i] <= 231 - 1 进阶：你能尽量减少完成的操作次数吗？ 解题思路 1.巧用sort这个
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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，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络（RNN）的数据驱动建模方法，旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模，并实现高精度的模型预测控制（MPC）。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间，通过递归神经网络学习系统的动态演化规律，构建可解释性强、计算效率高的线性化模型，进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现，涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节，具有较强的基于数据驱动的 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）可复现性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题；②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计；③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程，重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制，同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证，深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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