面试题57 - II. 和为s的连续正数序列 golang

本文探讨了一道算法题,题目要求找出所有连续正整数序列,这些序列的和等于给定的目标值。通过示例展示了当目标值为9和15时的解,并提供了一种解题思路,利用双循环遍历所有可能的序列,检查其是否满足和为目标值的条件。

题目

面试题57 - II. 和为s的连续正数序列
输入一个正整数 target ,输出所有和为 target 的连续正整数序列(至少含有两个数)。

序列内的数字由小到大排列,不同序列按照首个数字从小到大排列。

示例 1:

输入:target = 9
输出:[[2,3,4],[4,5]]
示例 2:

输入:target = 15
输出:[[1,2,3,4,5],[4,5,6],[7,8]]

解法

func findContinuousSequence(target int) [][]int {
	nums := [][]int{}
	for i := 1; i < target; i++ {
		// 需要先把i写入
		temp := []int{i}
		//temp := []int{}
		for j := i+1; (i+j) * (j-i+1) / 2 <= target; j++ {
			temp = append(temp, j)
			if (i+j) * (j-i+1) / 2 == target {
				nums = append(nums, temp)
			}
		}
	}
	return nums
}

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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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