Easy-题目62:228. Summary Ranges

本文介绍了一种用于给定排序数组的区间汇总算法,该算法能够高效地将连续整数表示为区间字符串。通过双指针技术实现,适用于无重复元素的整数数组。

题目原文:
. Given a sorted integer array without duplicates, return the summary of its ranges.
For example, given [0,1,2,4,5,7], return [“0->2”,”4->5”,”7”].
题目大意:
给出一个排序的数组,没有重复元素,用区间的字符串表示。
例如给出[0,1,2,4,5,7], 返回[“0->2”,”4->5”,”7”].
题目分析:
使用两个指针p1和p2,类似于滑动窗口,固定指针p1,一直滑动p2,直到p2的后继元素不等于p2所指元素+1(即出现间断),那么列表中增加一个字符串,并令p1指向p2的下一个节点,再滑动。如果p1就是一个间断的数字,那么直接把p1对应的字符串输入到列表中。
源码:(language:java)

public class Solution {
    public List<String> summaryRanges(int[] nums) {
        int len=nums.length;
        List<String> answer=new ArrayList<String>();
        if(len==0)
            return answer;
        int start=0,end=0;
        while(start<len) {
            String range;
            while(end+1<len && nums[end+1]==nums[end]+1)
                end++;
            if(end!=start)
                range=new Integer(nums[start]).toString()+"->"+new Integer(nums[end]).toString();
            else 
                range=new Integer(nums[start]).toString();
            answer.add(range);
            end++;
            start=end;
        }
        return answer;
    }
}

成绩:
1ms,beats 3.19%,众数1ms,94.54%

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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