剑指offer之变态跳台阶

本文详细解析了青蛙跳台阶的问题,通过隔板问题的角度出发,给出了一种简洁的数学解法,并提供了两种高效的C++实现代码,一种使用循环计算2的幂次方,另一种则利用位移操作进一步提高效率。

问题:一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级,3级……n级台阶,求该青蛙跳上一个n级台阶总共有多少种跳法。

思路:其实是隔板问题,假设有n个台阶,有n-1个空隙,可以用0~n-1个隔板隔开,则种方法有:C(n-1,0)+C(n-1,1)+C(n-1,2)+……+C(n-1,n-1) = 2^(n-1) ,即2的n-1次方。其中C表示组合。更简单的方式是用位移,因为每向左移一位就相当于乘以2。

具体代码:(C++)

1:

class Solution

{

public:

        int jumpFloorII(int num)

        {

                int jump_num = 1;

                for(int i=0; i< num -1;i++)

                {

                        jump_num  = jump_num*2;

                }

                return jump_num;

        }

};


2.用位移的方式: (位移运算比乘法运算快,所以该方法更优)

class Solution

{

public:

    int jumpFloorII(int num)

    {

        return  1<<(--num);    //将1左移num-1位,即1乘以2的num-1次方。

    }

};

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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