leecode611 有效三角形的个数

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我的思路(暴力解)

这个题感觉和前面不太一样了,双指针的变化规律我没有找出来,当判断出三角形之后我发现无论移动左指针,还是移动右指针,三角形都是成立的。一时半会没想到怎么解决,我就直接暴力破解了,直接遍历所有情况,就可以解决问题了。

public int triangleNumber(int[] nums) {
    Arrays.sort(nums);
    int n = nums.length;
    int ans=0;
    for(int i = 0;i<n-2;i++){
        int x = nums[i];
        for(int j = i+1;j<n-1;j++){
            int k = n-1;
            while(j<k){
                int y = nums[i]+nums[j]-nums[k];
                if(y>0){
                    ans++;
                }
                k--;
            }
        }
    }
    return ans;
}

优化方案,我发现这个ans不用每次都进行++,可以直接统计出来所有满足的。

while(j<k){
    int y = nums[i] + nums[j] - nums[k];
    if (y > 0) {
        int len = k-j;
        ans+=len;
        break;
    }
    k--;                   
}

灵神思路

灵神就是强,当我还再纠结这个无法判断双指针移动方向的时候,灵神已经是另一个境界了,他并不是类似于传统的枚举最短的那一个,而是换了一种思路,枚举最长的。让最外层从i=2开始,然后让j和k是i的左边的边。

此时双指针就很容易的判断出移动方向了

当左边两个短边的和 nums[j]+nums[k]大于 最外层的nums[i]的时候,三角形成立,此时从i到j,都是满足条件的三角形(我们不用对j进行++了),我们将其加入结果ans += j - i;,然后k--

当左边两个短边的和小于等于最外层的时候,三角形不成立,我们要扩大短边的话,直接j++

class Solution {
    public int triangleNumber(int[] nums) {
        Arrays.sort(nums);
        int ans = 0;
        for (int k = 2; k < nums.length; k++) {
            int c = nums[k];
            int i = 0; // a=nums[i]
            int j = k - 1; // b=nums[j]
            while (i < j) {
                if (nums[i] + nums[j] > c) {
                    // 由于 nums 已经从小到大排序
                    // nums[i]+nums[j] > c 同时意味着:
                    // nums[i+1]+nums[j] > c
                    // nums[i+2]+nums[j] > c
                    // ...
                    // nums[j-1]+nums[j] > c
                    // 从 i 到 j-1 一共 j-i 个
                    ans += j - i;
                    j--;
                } else {
                    // 由于 nums 已经从小到大排序
                    // nums[i]+nums[j] <= c 同时意味着
                    // nums[i]+nums[j-1] <= c
                    // ...
                    // nums[i]+nums[i+1] <= c
                    // 所以在后续的内层循环中,nums[i] 不可能作为三角形的边长,没有用了
                    i++;
                }
            }
        }
        return ans;
    }
}
作者:灵茶山艾府
链接:https://leetcode.cn/problems/valid-triangle-number/solutions/2432875/zhuan-huan-cheng-abcyong-xiang-xiang-shu-1ex3/
来源:力扣(LeetCode
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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