42. Trapping Rain Water

本文介绍了一种使用双指针技术解决求解二维数组中雨水存储量问题的高效算法。通过比较左右两侧高度,动态调整左右最大值,从而计算出能够存储的雨水总量。该方法避免了重复计算,提高了算法效率。
    int trap(vector<int>& height) {
        int leftmax=0,rightmax=0,res=0;
        int lf=0,rh=height.size()-1;
        while(lf<rh){
            if(height[lf]<height[rh]){
                leftmax=max(leftmax,height[lf]);
                res+=leftmax-height[lf++];
            }
            else{
                rightmax=max(rightmax,height[rh]);
                res+=rightmax-height[rh--];
            }
        }
        return res;
    }

双指针方法,主要还是理解题意。

也可以用dp。

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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