一起来刷LeetCode

在正式刷leetcode之前,我们首先明确几个概念:

1.前置回顾:

a. 算法复杂度

 

 

2.问题类型

 

 

a.动态规划

思路:单纯从问题来看,这是一个非常复杂的问题,需要大量的遍历操作。分析得知:每一个位置map[i][j]只可能来自map[i][j-1]向右走一个结点或者map[i-1][j]向下走一个结点,因此只需要比较到达map[i][j-1]和到达map[i-1][j]的路径较小值加上map[i][j]就是所求答案,这时考虑使用递归,但是可知,这种递归处理属于暴力搜索的方式,因为没有对任何已经计算出来的结果进行保存和复用,因此上面这种思路是低效或者不符合要求的,应该使用动态规划来解决问题。

动态规划思想:先求简单值在逐步递推求复杂值,后面的值通过前面的结果来求得。

思路:求出到达每一个结点map[i][j]的最小路径将其保存在数组dp[i][j]中,求任意dp[i][j]的值完全依赖于dp[i-1][j]和dp[i][j-1],因此先求出dp[][]数组的第1行和第1列,然后从上到下,从左到右计算出每一个位置的结果值。

 

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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