200、463、695. DFS Island

200 Number of Islands

DFS

class Solution(object):
    def numIslands(self, grid):
        """
        :type grid: List[List[str]]
        :rtype: int
        """
        if not grid:
            return 0
        
        count = 0
        for i in range(len(grid)):
            for j in range(len(grid[0])):
                if grid[i][j] == '1':
                    self.dfs(grid, i, j)
                    count += 1
        return count

    def dfs(self, grid, i, j):
        if i<0 or j<0 or i>=len(grid) or j>=len(grid[0]) or grid[i][j] != '1':
            return
        grid[i][j] = '#'
        self.dfs(grid, i+1, j)
        self.dfs(grid, i-1, j)
        self.dfs(grid, i, j+1)
        self.dfs(grid, i, j-1)
        

463 Island Perimeter

遍历+判断

class Solution(object):
    def islandPerimeter(self, grid):
        """
        :type grid: List[List[int]]
        :rtype: int
        """
        if not grid:
            return 0
        cnt = 0 
        for i in range(len(grid)):
            for j in range(len(grid[0])):
                if grid[i][j] == 1:
                    cnt  += self.sum_adj(grid,i,j)
        return cnt
    
    def sum_adj(self, grid, i,j):
        adjacent = (i + 1, j), (i - 1, j), (i, j + 1), (i, j - 1),
        res = 0
        for x, y in adjacent:
            if x < 0 or y < 0 or x == len(grid) or y == len(grid[0]) or grid[x][y] == 0:
                res += 1
        return res

695. Max Area of Island

DFS

class Solution(object):
    def maxAreaOfIsland(self, grid):
        """
        :type grid: List[List[int]]
        :rtype: int
        """
        if not grid:
            return 0
        ma = 0
        for i in range(len(grid)):
            for j in range(len(grid[0])):
                if grid[i][j] == 1:
                    cnt  = self.dfs(grid,i,j)
                    if cnt > ma:
                        ma = cnt
        return ma
    
    def dfs(self, grid, i,j):
        if (i>=0 and j>=0 and i<len(grid) and j<len(grid[0]) and grid[i][j] == 1):
            grid[i][j] = '#'
            return 1+self.dfs(grid, i+1,j)+self.dfs(grid, i-1,j)+self.dfs(grid, i,j+1)+self.dfs(grid, i,j-1)
        return 0
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
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