Algorithms—134.Gas Station

本文介绍了一种解决特定加油站问题的算法思路:通过计算每个加油站提供的油与下一段路程消耗之间的差额,形成新的数组。该算法循环遍历数组两倍长度,寻找一段长度等于原数组长度的子序列,确保其每部分的剩余油量都不小于0。

思路:每个加油站提供的油减去下一段路上耗费的油,生成新的数组。循环数组长度2倍的量,找出其中一段长度为数组长且每部的剩余油量都不小于0的;

public class Solution {
    public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {
		int[] n = new int[gas.length];
		for (int i = 0; i < n.length; i++) {
			n[i] = gas[i] - cost[i];
		}
		int sum = 0;
		int begin = 0;
		int truebegin=0;
		for (int i = 0; i < n.length*2; i++) {
			sum += n[i%n.length];
			while (sum < 0) {
				sum -= n[truebegin];
				begin++;
				truebegin=begin%n.length;
			}
			if (i-begin>=n.length) {
				return truebegin;
			}
		}
		return -1;
	}
}


数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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