Search a 2D Matrix

本文介绍了一种高效的算法,用于在一个特殊格式的二维矩阵中查找特定数值。该矩阵每一行的整数从左到右递增排序,并且每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。文章提供了一个具体的示例矩阵及目标值,并通过C++代码实现了解决方案。

Write an efficient algorithm that searches for a value in an m x n matrix. This matrix has the following properties:

  • Integers in each row are sorted from left to right.
  • The first integer of each row is greater than the last integer of the previous row.

For example,

Consider the following matrix:

[
  [1,   3,  5,  7],
  [10, 11, 16, 20],
  [23, 30, 34, 50]
]

Given target = 3, return true.

class Solution {
public:
    bool searchMatrix(vector<vector<int> > &matrix, int target) {
        int size = matrix.size();
        if (size < 1)
        {
            return false;
        }

        int left = 0;
        int right = size - 1;
        while (left < right-1)
        {
            int mid = left + (right-left)/2;
            if (matrix[mid][0] == target)
            {
                return true;
            }
            else if (matrix[mid][0] > target)
            {
                right = mid - 1;
            }
            else
            {
                left = mid;
            }
        }

        if (matrix[left][0] == target || matrix[right][0] == target)
        {
            return true;
        }
        int row = left;
        if (left != right)
        {
            if (matrix[right][0] < target)
            {
                row = right;
            }
        }
    
        left = 0;
        right = matrix[row].size() - 1;
        while (left <= right)
        {
            int mid = left + (right-left)/2;
            if (matrix[row][mid] == target)
            {
                return true;
            }
            else if (matrix[row][mid] > target)
            {
                right = mid - 1;
            }
            else
            {
                left = mid + 1;
            }
        }

        return false;
    }
};


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值