[LeetCode] Unique Paths II 解题报告

本文探讨了在网格中加入障碍物后,求解唯一路径的数量。通过转移方程和动态规划的方法,解决了该问题,并给出了具体实现代码。

Follow up for “Unique Paths”:

Now consider if some obstacles are added to the grids. How many unique paths would there be?
An obstacle and empty space is marked as  1 and  0 respectively in the grid.
For example,
There is one obstacle in the middle of a 3×3 grid as illustrated below.
[
[0,0,0],
[0,1,0],
[0,0,0]
]
The total number of unique paths is  2.
Note:  m and  n will be at most 100.

» Solve this problem

[解题思路]
和Unique Path一样的转移方程:
Step[i][j] = Step[i-1][j] + Step[i][j-1] if Array[i][j] ==0
or            = 0 if Array[i][j] =1

[Code]

1:       int uniquePathsWithObstacles(vector<vector<int> > &obstacleGrid) {  
2: int m = obstacleGrid.size();
3: if(m ==0) return 0;
4: int n = obstacleGrid[0].size();
5: if(obstacleGrid[0][0] ==1) return 0;
6: vector<int> maxV(n,0);
7: maxV[0] =1;
8: for(int i =0; i<m; i++)
9: {
10: for(int j =0; j<n; j++)
11: {
12: if(obstacleGrid[i][j] ==1)
13: maxV[j]=0;
14: else if(j >0)
15: maxV[j] = maxV[j-1]+maxV[j];
16: }
17: }
18: return maxV[n-1];
19: }
通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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