34. Find First and Last Position of Element in Sorted Array

     vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {
        vector<int> ans(2,-1);
        bool f=false,r=false;
        int n=nums.size();
        int i=0,j=n-1;
        while(i<=j) {
            if (nums[i] != target)i++;
            else if (!f) {
                ans[0]=i;
                f = true;
            }
            if (nums[j] != target)j--;
            else if (!r) {
                ans[1]=j;
                r = true;
            }
            if(f && r)break;
        }
        return ans;
    }

    vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {
        int start=0,end=nums.size(),mid=0;
        while(start<end) {
            mid=(start+end)/2;
            if(nums[mid]>=target) end=mid;
            else start=mid+1;
        }
        int left=start;
        start=0;end=nums.size();
        while(start<end) {
            mid=(start+end)/2;
            if(nums[mid]>target)  end=mid;
            else start=mid+1;
        }
        int right=start;
        if(left==right) return {-1,-1};
        else return {left,right-1};
    }

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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