03--二维数组中的查找

题目描述

在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数

思路
暴力方法是按照行或者列遍历,一个一个,较慢。
所以需要按照从某个顶点开始,然后判断下一个方向是什么,由于该二维数组的规则,可知只能是从左下顶点或者右上顶点开始,因为左上顶点和右下定点开始遍历不知道下一步怎么走。
起始顶点选两种一个都可,例如:当要查找数字比右上角数字大时,下移;当要查找数字比右上角数字小时,左移;如果出了边界,则说明二维数组中不存在该整数。

code

右上顶点开始

public static boolean find(int[][] matrix, int val) {
        if (matrix == null || matrix.length < 1 || matrix[0].length < 1) return false;
        int row = 0;
        int clo = matrix[0].length - 1;
        while (row < matrix.length && clo >= 0) {
            if (matrix[row][clo] > val) {
                row++;
            } else if (matrix[row][clo] < val) {
                clo--;
            } else return true;
        }
        return false;
    }

左下顶点开始

public static boolean find2(int[][] matrix, int val) {
        if (matrix == null || matrix.length < 1 || matrix[0].length < 1) return false;
        int row = matrix.length-1;
        int clo = 0;
        while (row >=0 && clo <= matrix[0].length-1) {
            if (matrix[row][clo] > val) {
                row--;
            } else if (matrix[row][clo] < val) {
                clo++;
            } else return true;
        }
        return false;
    }
本研究基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,构建了一套用于航天器姿态与轨道协同控制的仿真系统。该系统采用参数化编程设计,具备清晰的逻辑结构和详细的代码注释,便于用户根据具体需求调整参数。所提供的案例数据可直接在MATLAB环境中运行,无需额外预处理步骤,适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业学生的课程设计、综合实践或毕业课题。 在航天工程实践中,精确的姿态与轨道控制是保障深空探测、卫星组网及空间设施建设等任务成功实施的基础。扩展卡尔曼滤波作为一种适用于非线性动态系统的状态估计算法,能够有效处理系统模型中的不确定性与测量噪声,因此在航天器耦合控制领域具有重要应用价值。本研究实现的系统通过模块化设计,支持用户针对不同航天器平台或任务场景进行灵活配置,例如卫星轨道维持、飞行器交会对接或地外天体定点着陆等控制问题。 为提升系统的易用性与教学适用性,代码中关键算法步骤均附有说明性注释,有助于用户理解滤波器的初始化、状态预测、观测更新等核心流程。同时,系统兼容多个MATLAB版本(包括2014a、2019b及2024b),可适应不同的软件环境。通过实际操作该仿真系统,学生不仅能够深化对航天动力学与控制理论的认识,还可培养工程编程能力与实际问题分析技能,为后续从事相关技术研究或工程开发奠定基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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