LeetCode 118:杨辉三角 II Pascal's Triangle II

公众号:爱写bug(ID:icodebugs) 作者:爱写bug

给定一个非负索引 k,其中 k ≤ 33,返回杨辉三角的第 k 行。

Given a non-negative index k where k ≤ 33, return the kth index row of the Pascal's triangle.

Note that the row index starts from 0.

img

在杨辉三角中,每个数是它左上方和右上方的数的和。

In Pascal's triangle, each number is the sum of the two numbers directly above it.

示例:

输入: 3
输出: [1,3,3,1]

进阶:

你可以优化你的算法到 O(k) 空间复杂度吗?

解题思路:

和之前写的那篇118号杨辉三角基本类似。这道题只是不用考虑每行输出,只输出最后一行。这样只在一个数组上修改即可:该数 的值 = 该数的值+该数左边的值之和(该数不包括第一个和最后一个数)。

这道题只是不用考虑每一行输出,只输出最后一行。这样只在一个数组上修改即可:该数 的值 = 该数的值+该数左边的值之和(该数不包括第一个和最后一个数)。

用两个嵌套循环,外循环是要计算的每行数组,内循环在上一次计算的数组基础上更改数值得出该行数组。

**需要注意的是:**内循环 j 指针应该从每行的最后一个数开始更改。

如果 j 指针从左开始更改索引的值:

[1]

[1,1]

[1,2,1] 索引1 的值是索引 0 和 1的和,没问题

[1,3,4,1] 索引2 的值是索引 2 和索引 1的和 为4,而不是预期的3

因为我们是在同一个数组里更改每个数值的,所以如果做左边开始求值,索引 1 的值会从2变为3,此时计算索引2的值,由于该索引左边的值已经改变为3,该索引将不再是预期值。

起先我用的是 ArrayList<Integer>()

class Solution {
    public List<Integer> getRow(int rowIndex) {
        List<Integer> nums = new ArrayList<Integer>();
        nums.add(1);
        for (int i = 1; i <= rowIndex; i++) {
            for (int j = i - 1; j > 0; j--) {
                nums.set(j, nums.get(j) + nums.get(j - 1));
            }
            nums.add(1);
            System.out.println(nums);
        }
        return nums;
    }
}

提交时虽然能通过但是每次调用 set()、add() 导致性能很差很差。

Java:

class Solution {
    public List<Integer> getRow(int rowIndex) {
        Integer[] nums = new Integer[rowIndex+1];//所有值被默认置为0
        Arrays.fill(nums, 0);
        nums[0] = 1;
        for (int i = 1; i <= rowIndex; i++) {
            for (int j = i; j >0; j--) {
                nums[j] = nums[j] + nums[j-1];//当j为1时,nums[j]为0,不影响最后一个值,不用单独给每行末尾赋值1
            }
        }
        return Arrays.asList(nums);//转为List<Integer>型并返回
    }
}

Python3:

class Solution:
    def getRow(self, rowIndex: int) -> List[int]:
        nums = [1] 
        for i in range(1, rowIndex+1):
            for j in range(i-1, 0, -1):
                nums[j] +=nums[j-1]
            nums.append(1) # 需要给末尾索引赋值1
        return nums

转载于:https://my.oschina.net/u/3839146/blog/3070603

飞思卡尔智能车竞赛是一项备受关注的科技赛事,旨在激发学生的创新和实践能力,尤其是在嵌入式系统、自动控制和机器人技术等关键领域。其中的“电磁组”要求参赛队伍设计并搭建一辆能够自主导航的智能车,通过电磁感应线圈感知赛道路径。本压缩包文件提供了一套完整的电磁组智能车程序,这是一套经过实战验证的代码,曾在校级比赛中获得第二名的优异成绩。 该程序的核心内容可能涉及以下关键知识点: 传感器处理:文件名“4sensor”表明车辆配备了四个传感器,用于获取环境信息。这些传感器很可能是电磁感应传感器,用于探测赛道上的导电线圈。通过分析传感器信号的变化,车辆能够判断自身的行驶方向和位置。 数据采集与滤波:在实际运行中,传感器读数可能受到噪声干扰,因此需要进行数据滤波以提高精度。常见的滤波算法包括低通滤波、高斯滤波和滑动平均滤波等,以确保车辆对赛道的判断准确无误。 路径规划:车辆需要根据传感器输入实时规划行驶路径。这可能涉及PID(比例-积分-微分)控制、模糊逻辑控制或其他现代控制理论方法,从而确保车辆能够稳定且快速地沿赛道行驶。 电机控制:智能车的驱动通常依赖于直流电机或无刷电机,电机控制是关键环节。程序中可能包含电机速度和方向的调节算法,如PWM(脉宽调制)控制,以实现精准的运动控制。 嵌入式系统编程:飞思卡尔智能车的控制器可能基于飞思卡尔微处理器(例如MC9S12系列)。编程语言通常为C或C++,需要掌握微控制器的中断系统、定时器和串行通信等功能。 软件架构:智能车软件通常具有清晰的架构,包括任务调度、中断服务程序和主循环等。理解和优化这一架构对于提升整体性能至关重要。 调试与优化:程序能够在比赛中取得好成绩,说明经过了反复的调试和优化。这可能涉及代码效率提升、故障排查以及性能瓶颈的识别和解决。 团队协作与版本控制:在项目开发过程中,团队协作和版本控制工具(如Git)的应用不可或缺,能够保
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