[LeetCode] 16、最接近的三数之和

探讨了在给定数组中寻找三个整数,使其和最接近特定目标值的算法。通过排序和双指针技术,实现了高效求解。示例代码展示了C++实现过程。

题目描述

给定一个包括 n 个整数的数组 nums 和 一个目标值 target。找出 nums 中的三个整数,使得它们的和与 target 最接近。返回这三个数的和。假定每组输入只存在唯一答案。

示例:

例如,给定数组 nums = [-121-4], 和 target = 1.
与 target 最接近的三个数的和为 2. (-1 + 2 + 1 = 2).

解题思路:所有N数之和的问题,都应该想到排序+双指针

N > 2时,外层用循环嵌套处理。例如:N = 3则一层循环 + 双指针;N = 4则两层循环 + 双指针。

本题思路:先快速排序,再用双指针找三数之和。(在数组 nums 中,进行遍历,前指针指向 start = i + 1 处,后指针指向 end = nums.length - 1 处,则该问题变成了“两数之和”问题)

参考代码

class Solution {
public:
    int threeSumClosest(vector<int>& nums, int target) {
        int length = nums.size();
        if(length < 3)
            return 0;
        
        sort(nums.begin(), nums.end());
        
        int res = 0;
        int min_gap = INT_MAX;
        for(int i = 0; i <= length-3; i++){
            int low = i + 1, high = length - 1;
            while(low < high){
                int tmp_sum = nums[i] + nums [low] + nums[high];
                int tmp_gap = abs(target - tmp_sum);
                if(tmp_gap == 0)
                    return tmp_sum;
                if(tmp_gap < min_gap){
                    min_gap = tmp_gap;
                    res = tmp_sum;
                }
                
                if(tmp_sum > target)
                    high--;
                else
                    low++;
            }
            
        }
        
        return res;
    }
    
};
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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