leetcode 41. First Missing Positive

本文介绍了一种在O(n)时间复杂度和O(1)空间复杂度下找到数组中第一个缺失正整数的方法。该方法巧妙地利用了数组本身作为辅助空间,并通过两轮遍历实现了这一目标。

题意:

给你一个乱序的数组,让你找出第一个缺失的正整数(原数组可能包含0和负整数),

思路:

题目要求时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1),所以只能借助原数组的空间来求解,很容易想到用下标来标记有没有出现。

即把出现过的整数的对应的下标的值变为负值,但原数组有负数和0干扰(当一个值为负时,不知他是原数组的初始值,还是标记后的值;0的负数依然是0)

又因为,缺失的数必定小于等于数组的长度len+1,所以可以先预处理一遍,把0和和负数的值变为len+1;

JAVA代码:

class Solution {
    public int firstMissingPositive(int[] nums) {
        int len = nums.length;
        for(int i = 0;i<len;i++){
            if(nums[i]<=0){
                nums[i] = len+1;
            }
        }
        for(int i = 0;i<len;i++){
            int temp = Math.abs(nums[i]);
            if(temp<=len){
                if(nums[temp-1]>0){
                    nums[temp-1] *= -1;
                }
            }
        }
        for(int i = 0;i<len;i++){
            if(nums[i]>0){
                return i+1;
            }
        }
        return len+1;
    }
}

独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的优化模型,旨在协调独立储能系统在电力现货市场与调频辅助服务市场中的联合出清问题。文中结合鲁棒优化、大M法和C&CG算法处理不确定性因素,构建了多市场耦合的双层或两阶段优化框架,实现了储能资源在能量市场和辅助服务市场间的最优分配。研究涵盖了市场出清机制设计、储能运行策略建模、不确定性建模及求解算法实现,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和经济性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力市场、储能调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究独立储能在多电力市场环境下的协同优化运行机制;②支撑电力市场机制设计、储能参与市场的竞价策略分析及政策仿真;③为学术论文复现、课题研究和技术开发提供可运行的代码参考。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的Matlab代码与算法原理同步学习,重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式及C&CG算法的具体实现步骤,宜在掌握基础优化理论的前提下进行深入研读与仿真调试。
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