LeetCode AddTwoNumbers\3Sum Closest

本文解析了LeetCode上的两道经典题目:3SumClosest和AddTwoNumbers。针对3SumClosest,文章提供了详细的解题思路及代码实现,强调了数组排序的重要性;对于AddTwoNumbers,文章介绍了链表的基本操作,特别是如何处理链表加法中的进位问题。

题目见:https://leetcode.com/problemset/all/

题目一:3Sum Closest

这是xSum类型题。与之前一样,遍历数组组合数据为给定值。本题要求和最接近与某一个数,同样先确定一个已知数,再寻找另外两个,同样的,对数组排序是最优的预处理。接下来,最接近即差值的绝对值最小。

代码参考:http://www.cnblogs.com/grandyang/p/4510984.html

代码:

class Solution {
    public int threeSumClosest(int[] nums, int target) {
        Arrays.sort(nums);
        
        int res = nums[0] + nums[1] + nums[2];
        int diff = Math.abs(res - target);
        
        for(int i=0;i<nums.length-2;i++){
            int m = i+1, n = nums.length-1;
            while(m < n){
                int sum = nums[i] + nums[m] + nums[n];
                int newDiff = Math.abs(sum-target);
                if(newDiff == 0)
                    return sum;
                if(diff > newDiff){
                    diff = newDiff;
                    res = sum;
                }
                if(sum < target)
                    m++;
                else
                    n--;
            }
        }
        
        return res;
    }
}

题目二:Add Two Numbers

java链表题,不熟悉。但是链表题就是要注意链表头的保存,指针域的非空判断,节点更新。本题中,主要注意进位问题

参考代码:http://www.cnblogs.com/grandyang/p/4129891.html

代码:

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public ListNode addTwoNumbers(ListNode l1, ListNode l2) {
        ListNode dummy = new ListNode(-1);
        ListNode cur = dummy;
        int carry = 0;
        while(l1 != null || l2 != null){
            int d1 = l1 == null ? 0 : l1.val;
            int d2 = l2 == null ? 0 : l2.val;
            int sum = d1 + d2 + carry;
            carry = sum >= 10 ? 1 : 0;
            cur.next = new ListNode(sum % 10);
            cur = cur.next;
            if(l1 != null)
                l1 = l1.next;
            if(l2 != null)
                l2 = l2.next;
        }
        if(carry == 1)
            cur.next = new ListNode(1);
        return dummy.next;
    }
}

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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