Search in Rotated Sorted Array-旋转数组的查找

本文介绍了一种在未知旋转点的已排序数组中查找特定值的方法,并分析了数组中允许存在重复元素时对搜索效率的影响。
  • 问题描述:

    1.Suppose a sorted array is rotated at some pivot unknown to you beforehand.

    (i.e., 0 1 2 4 5 6 7 might become 4 5 6 7 0 1 2).

    You are given a target value to search. If found in the array return its index, otherwise return -1.

    You may assume no duplicate exists in the array.
    2.允许存在重复元素,会对时间复杂度造成影响么?

  • 问题分析:
    首先来分析问题一:二分搜索的原理是每次去掉一半的元素即可,也就是只要按照规则可以去除一般的元素,复杂度 就可以降至O(logn),所以,允许数组列表部分元素部分有序即可,旋转数组要么是左半边有序,要么是右半边有序,我们通过的有序的半边来判断target是否在此,然后来移动高低指针。代码如下:

    public class Solution {
        public int search(int[] nums, int target) {
            if(nums == null || nums.length == 0)
                return -1;
            int low = 0, high = nums.length -1,mid;
            while(low <= high){
                mid = low + ((high - low) >> 1);
                if(nums[mid] == target)
                    return mid;
                if(nums[low] <= nums[mid]){ //left half array is sorted
                    if(nums[low] <= target && nums[mid] >= target)
                        high = mid -1;
                    else low = mid + 1;
                }
                else{
                    if(nums[mid] <= target && nums[high] >= target)
                        low = mid +1;
                    else high = mid -1;
                }
            } 
            return -1;
        }
    }
    下面来解决问题二,如果允许重复元素存在,那么会对算法的复杂度造成影响么?假设原始数组是1,3,1,1,1。很明显我们不知道往哪边移动指针,那么我们就只移动一步就可以拜托这种困境,当然假设一直是出于困境中,我们就可以价格判断语句来降低复杂度。代码如下:
    public class Solution {
        public boolean search(int[] nums, int target) {
            if(nums == null || nums.length == 0)
                return false;
            int low = 0, high = nums.length -1,mid;
            while(low <= high){
                mid = low + ((high - low) >> 1);
                if(nums[mid] == target)
                    return true;
                if(nums[low] < nums[mid]){ //left half array is sorted
                    if(nums[low] <= target && nums[mid] >= target)
                        high = mid -1;
                    else low = mid + 1;
                }
                else if(nums[mid] < nums[high]){
                    if(nums[mid] <= target && nums[high] >= target)
                        low = mid +1;
                    else high = mid -1;
                }
                else {
                    if(nums[high] == target)
                        return true;
                    high--;
                }
            } 
            return false;
        }
    }

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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