刷题之路之二维数组查找数据

本文介绍了一种高效的搜索算法,用于在一个每行递增、每列递增的二维数组中查找特定数值。通过从数组右上角开始比较,逐步缩小搜索范围,实现快速定位。

</pre><p></p><pre name="code" class="cpp">

给定一个二维数组,每行递增,每列递增。

4    5    6       8 

7     8     9       10 

9   12   15    17

12 13  16   20


如 二维数组,随机给出的一个二维数组。


代码如下   

  

 boolen search(int *data,int rows,int columns,int number)

{    

        boolen find=flase;

if(data==NULL||cows<=0||colmuns<=0)

return flase

     int row=0;

      int colmun=colmun-1;

while(row<rows&&colmun>=0)

{

if(data[row*colmuns+colmun==number){   break;)

               else if (data[row*colmuns+colmun>number)

  colmun--;

               else

                           row++:

}


return find;

}




           每次比较矩阵最右边的数字,因为该数字较特殊,为该行的最大值,该列的最小值。每次每次循环通过比较待查的数,可以缩小矩阵的查找范围。

      注意,二维数组中值定位运算。




  

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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