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。
 

【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/

基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模与负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间与电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计与未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程与代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理与调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置与需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定与多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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