3Sum Closest - leetcode 16号题目个人题解

这篇博客探讨了LeetCode中的第16题,即给定一个整数数组S和一个目标值target,找出数组中三个数的和最接近目标值的解。博主分享了采用三重循环遍历数组所有组合的解题思路,通过不断更新最近值变量ans来找到最佳结果。尽管这种方法时间复杂度较高,博主表示暂未找到更优解法,并欢迎读者提供改进意见。

这是一道Medium难度的题目。题目的大概意思是:给出一个长度为n个整数的数组S,然后给出一个目标值target。要求找出数组中三个数相加,使得相加之和与给出的目标值最接近(可以相等)。

首先,看到这个题,很自然的我们就会想要遍历数组中所有三个数字的组合,来找到会接近目标值的结果。这种做法虽然时间复杂度可能会很高,但是写起来却是最简单有效不容易出错的。

有了解题的思路,我们来看如何实现。

题目是用vector来存储数组的,这样就比较方便了,因为vector可以使用下标来对元素进行访问。

那么我们可以使用一个三重for循环来遍历所有的组合方式,循环的具体控制方式很简单,后面有详细代码,在此不赘述。

我们用一个变量ans来存储最终要输出的答案,用变量tempsum来存储每次相加得到的结果。

每次进行相加计算时,如果得到的tempsum比ans中的值更加接近target值的话,那么久用tempsum的值来更新ans的值。

如果遇到相加之和刚好等于target的话,就直接返回这个值,不用继续循环下去了。

最后,函数输出的ans就是我们要的答案了。

(详细代码)


经过几次调试,得到正确的结果,就可以提交代码了。当然,不论是从理论上来看,还是从提交测试的结果来看,这种用循环遍历所有组合的方法时间复杂度十分高。不过我暂时没有想到更好的方法,希望有厉害的同学提点提点。

独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的优化模型,旨在协调独立储能系统在电力现货市场与调频辅助服务市场中的联合出清问题。文中结合鲁棒优化、大M法和C&CG算法处理不确定性因素,构建了多市场耦合的双层或两阶段优化框架,实现了储能资源在能量市场和辅助服务市场间的最优分配。研究涵盖了市场出清机制设计、储能运行策略建模、不确定性建模及求解算法实现,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和经济性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力市场、储能调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究独立储能在多电力市场环境下的协同优化运行机制;②支撑电力市场机制设计、储能参与市场的竞价策略分析及政策仿真;③为学术论文复现、课题研究和技术开发提供可运行的代码参考。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的Matlab代码与算法原理同步学习,重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式及C&CG算法的具体实现步骤,宜在掌握基础优化理论的前提下进行深入研读与仿真调试。
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