Lintcode159 Find Minimum in Rotated Sorted Array solution 题解

本文介绍了一种在已知无重复元素的旋转排序数组中寻找最小元素的有效算法。首先判断数组是否旋转,若未旋转则直接返回首元素;若已旋转,则采用二分查找法逐步缩小搜索范围,直至找到最小值。

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【题目描述】

Suppose a sorted array is rotated at some pivot unknown to you beforehand.

(i.e.,0 1 2 4 5 6 7might become4 5 6 7 0 1 2).

Find the minimum element.

Notice

You may assume no duplicate exists in the array.

假设一个旋转排序的数组其起始位置是未知的(比如0 1 2 4 5 6 7可能变成是4 5 6 7 0 1 2)。

你需要找到其中最小的元素。

注:你可以假设数组中不存在重复的元素。

【题目链接】

www.lintcode.com/en/problem/find-minimum-in-rotated-sorted-array/

【题目解析】

首先要判断这个有序数组是否旋转了,通过比较第一个和最后一个数的大小,如果第一个数小,则没有旋转,直接返回这个数。如果第一个数大,就要进一步搜索。

我们定义left和right两个指针分别指向开头和结尾,还要找到中间那个数,然后和left指的数比较,如果中间的数大,则继续二分查找右半段数组,反之查找左半段。终止条件是当左右两个指针相邻,返回小的那个。

【参考答案】

www.jiuzhang.com/solutions/find-minimum-in-rotated-sorted-array/

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
minimum_rotated_rectangle 是一种常用的计算几何算法,用于计算一个凸多边形的最小外接矩形。这个矩形是能够包含整个凸多边形的最小面积矩形。 在 Python 中,可以使用 OpenCV 库中的 `minAreaRect` 函数来计算一个凸多边形的最小外接矩形。这个函数接受一个包含多边形顶点坐标的 numpy 数组作为输入,返回一个矩形对象,其中包含了最小外接矩形的中心坐标、宽度、高度以及旋转角度等信息。 下面是一个示例代码,演示了如何使用 `minAreaRect` 函数计算一个凸多边形的最小外接矩形: ```python import cv2 import numpy as np # 创建一个凸多边形 points = np.array([(0, 0), (0, 100), (100, 100), (100, 50), (50, 0)]) hull = cv2.convexHull(points) # 计算凸多边形的最小外接矩形 rect = cv2.minAreaRect(hull) # 绘制凸多边形和最小外接矩形 img = np.zeros((200, 200, 3), dtype=np.uint8) cv2.drawContours(img, [hull], 0, (0, 255, 0), 2) box = cv2.boxPoints(rect).astype(np.int32) cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Minimum Rotated Rectangle', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个示例代码中,我们首先创建了一个凸多边形,然后使用 `convexHull` 函数计算了凸包,最后使用 `minAreaRect` 函数计算了凸多边形的最小外接矩形,并绘制了结果图像。可以通过修改 `points` 变量中的坐标,来测试不同形状的凸多边形。
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