1. Two Sum [SIMPLE]

博客讨论了如何解决两数之和问题,从初始的时间复杂度为O(i*j)的方法,通过优化降低到O(N)。首次解法通过创建新数组,第二次解法利用变量减少空间复杂度,第三次解法采用Map实现时间复杂度为O(N)的解决方案。

题目:给定一个整型数组,返回数组中两数相加和等于target的下标。假设每次输入只有一个结果,你不会两次都用到同一个元素。

1、第一次解法:

    通过创建一个和输入数组大小一样的数组,用target-原数组元素nums[i]并依次赋值给help[i],建立一个全新的数组help,只需要通过比较当前元素help[i]与原数组nums[i+1]后面的元素是否相等,即可判断nums[i]+nums[j]是否能等于target,相等则返回两元素的下标。

    时间复杂度O(i*j),空间复杂度O(N)

class Solution {
 public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        int[] help = new int[nums.length];
        int i,j=0;
        for (i=0; i<help.length; i++){
            help[i] = target - nums[i];
            for (j=i+1;j<nums.length;j++){
                if (nums[j]==help[i]){
                    return new int[]{i,j};
                }
            }
        }
        return null;
    }
}


2、第二次解法:

    目的:减少空间复杂度。

    发现原来的解法中新建数组是没有必要的,因为每次都只是需要用到一个(target-nums当前元素值)的变量,所以用一个int类型变量代替。

    时间复杂度O(i*j),空间复杂度O(1)

class Solution {
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        int i,j=0,temp = 0;
        for (i=0; i<nums.length; i++){
            temp = target - nums[i];
            for (j=i+1;j<nums.length;j++){
                if (nums[j]==temp){
                    return new int[]{i,j};
                }
            }
        }
        return null;
    }
}


3、第三次解法:使用Map

时间复杂度O(N),空间复杂度O(1)。避免使用嵌套for循环

class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        int i,temp=0;
        if (nums.length<1||nums==null){
            return null;
        }
        Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>();
        for (i=0; i<nums.length; i++){
            temp = target-nums[i];
            if (map.containsKey(temp)){
                return new int[]{map.get(temp),i};
            }else {
                map.put(nums[i],i);
            }
        }
        return null;
    }
}

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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