面试题8:旋转数组的最小数字

本文针对剑指Offer中旋转数组的最小数字问题提供了一种高效的解决方案,利用二分查找法改进了传统的线性搜索方法,降低了时间复杂度。

由于腾讯面试问到了剑指offer原题,吃了亏,今天开始开一个剑指offer专题,训练一下自己。

旋转数组的最小数字

问题描述:将一个严格递增的数字序列从第i个位置切分,将有半部分挪到左半部分,比如[1,2,3,4,5,6]->[3,4,5,6,1,2],输出序列中最小的数字的位置

笨方法是从左到右扫描一遍,但是O(n)的复杂度肯定是不行的。

根据问题描述的性质可知,变换后的序列的第一个数是大于最后一个数的(不完全是这样,特殊情况我在后面会说一下),可以借鉴一下二分查找,即:先设置一个最左的指针和一个最右的指针,若两指针中间的数大于左指针,则min数在右半区域,反之在左半区域。思路明确之后分析一下刚才说的特殊情况,即i=0时,有0个数被挪到了序列的左边,这样的话序列是严格递增的,第一个数小于最后一个数,因此这种情况直接返回第一个数就行了。

Pyhton实现:

# coding:utf-8

# 旋转数组的最小数字

def Min(dataList):

    flag1 = 0
    flag2 = len(dataList) - 1

    if dataList == []:
        return False

    elif dataList[flag1] < dataList[flag2]: # 特殊情况,此时数列严格递增
        return dataList[flag1]

    else:
        while flag1 +1 != flag2: # 当左指针刚好在相邻的左侧时结束循环
            if dataList[(flag1+flag2)/2] > dataList[flag1]: # 两指针中间数大于左数,min数在右侧
                flag1 = (flag1 + flag2) / 2 # 将左指针指向中间数
            else:
                flag2 = (flag1 + flag2) / 2 # 将右指针指向中间数
        return flag2

dataList = [3,4,5,6,1,2]
print Min(dataList)


【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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