剑指Offer_二维数组中的查找_01

本文介绍了一种在特殊排序的二维数组中查找特定整数的方法。提供了两种实现方式:一种使用二分查找,另一种通过比较右上角元素并逐步逼近目标值。这两种方法充分利用了数组的排序特性以提高查找效率。
题目描述
在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。

public class Offer01 
{
	public static void main(String[] args)
	{
		int[][] array = {
				{1,2,8,9},
				{2,4,9,12},
				{4,7,10,13},
				{6,8,11,15}};
		System.out.println(Find(7,array));
	}
	
	public static boolean Find(int target, int [][] array) //牛客网提交时去掉static
	{//因为二维数组中每一行升序,每一列也升序。
	//所以可以在每一行中用二分查找算法查找目标元素。
		for(int i = 0; i < array.length; i++)
		{
			int low = 0;
			int high = array[i].length - 1;
			while(low <= high)
			{
				int mid = (low + high)/2;
				if(target > array[i][mid])
					low = mid+1;
				else if(target < array[i][mid])
					high = mid-1;
				else
					return true;
			}
		}
		return false;
	}
	
	public static boolean Find2(int target, int[][] array)//牛客网提交时去掉static,Find2改为Find
	{
//		另外一种思路是:
//		利用二维数组由上到下,由左到右递增的规律,
//		那么选取右上角或者左下角的元素a[row][col]与target进行比较,
//		当target小于元素a[row][col]时,那么target必定在元素a所在行的左边,
//		即col--;
//		当target大于元素a[row][col]时,那么target必定在元素a所在列的下边,
//		即row++;
		int row = 0;
		int col = array[0].length - 1;
		while(row <= array.length-1 && col >= 0)
		{
			if(target < array[row][col])
				col--;
			else if(target > array[row][col])
				row++;
			else
				return true;
		}
		return false;
	}
}


【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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