1. Two Sum

Question

Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target.

You may assume that each input would have exactly one solution.

Example:
Given nums = [2, 7, 11, 15], target = 9,

Because nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9,
return [0, 1].

解决1:
利用两重循环查找,时间复杂度O(n*n)

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        vector<int>result;
        for(int i=0;i<nums.size()-1;i++)
            for(int j=i+1;j<nums.size();j++)
            {
                if(nums[i]+nums[j]==target)
                {
                    result.push_back(i);
                    result.push_back(j);
                    return result;
                }
            }
      return result;//没有找到  
    }
};

解决2:
利用map容器,使用其find()成员函数,时间复杂度O(n)

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        vector<int>result;
        map<int,int>hash;
        for(int i=0;i<nums.size();i++)
           hash.insert({nums[i],i});
        for(int i=0;i<nums.size();i++)
        {
            int dest = target-nums[i];
            if(hash.find(dest)!=hash.end()&&hash[dest]!=i)//注意此处需要加hash[dest]!=i;例如(3,2,4 )6,而6-3 =3;此时,find后找到3,但是它的indices为0,与要求的不服;  
            {
                result.push_back(i);
                result.push_back(hash[dest]);
                return result;
            }
        }
      return result;//没有找到  
    }
};
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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