freeCodeCamp 中级算法:计算轨道周期(Map the Debris)

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问题理解

这个算法题目要求我们根据开普勒第三定律,计算绕地球运行的人造卫星或天体的轨道周期。题目给出了一个包含多个对象的数组,每个对象都有名称(name)和平均海拔高度(avgAlt)属性。我们需要将这些平均海拔高度转换为轨道周期(以秒为单位)。

开普勒第三定律解析

开普勒第三定律描述了行星轨道周期与轨道半长轴之间的关系,其数学表达式为:

$$ T = 2 \pi \sqrt{\frac{a^{3}}{\mu}} $$

其中:

  • $T$ 是轨道周期(秒)
  • $a$ 是轨道半长轴(公里)
  • $\mu = GM$ 是标准重力参数
  • $G$ 是万有引力常数
  • $M$ 是中心天体(这里是地球)的质量

关键计算步骤

  1. 计算轨道半长轴:题目给出的是平均海拔高度(avgAlt),需要加上地球半径才能得到轨道半长轴: $$ a = avgAlt + earthRadius $$

  2. 计算轨道周期:使用开普勒第三定律公式计算周期,其中:

    • $\mu$ 是地球的GM值(398600.4418 km³s⁻²)
    • 地球半径是6367.4447公里
  3. 结果取整:将计算结果四舍五入到最接近的整数

实现代码解析

function orbitalPeriod(arr) {
  const GM = 398600.4418;
  const earthRadius = 6367.4447;
  const TAU = 2 * Math.PI;  // TAU等于2π,比单独计算更清晰
  
  return arr.map(function(obj) {
    return {
      name: obj.name,
      orbitalPeriod: Math.round(TAU * Math.sqrt(Math.pow(obj.avgAlt + earthRadius, 3) / GM))
    };
  });
}

代码实现要点:

  1. 定义常量GM和地球半径
  2. 使用数组的map方法处理每个对象
  3. 对每个对象计算轨道周期并创建新对象返回
  4. 使用Math.round()进行四舍五入

实际应用场景

这种计算在航天工程中非常常见,例如:

  • 计算人造卫星的轨道周期
  • 设计地球同步卫星轨道(周期为24小时)
  • 规划卫星星座的轨道参数

理解这个算法有助于我们掌握基本的轨道力学计算,这是航天器轨道设计的基础知识。

常见问题

  1. 为什么要在平均海拔上加地球半径? 因为轨道半长轴是从地球中心计算的,而平均海拔是从地球表面计算的。

  2. GM值代表什么? GM是地球的质量乘以万有引力常数,它代表了地球的引力强度。

  3. 如何验证计算结果是否正确? 可以验证已知轨道高度的卫星周期,如地球同步轨道(高度约35,786公里)周期应为86,400秒(24小时)。

通过这个练习,我们不仅学习了算法实现,还了解了基本的航天轨道力学知识,这对于理解人造卫星和空间站的运动规律很有帮助。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的CS-LSTM(压缩感知与长短期记忆网络结合)时间序列预测项目。项目首先介绍了背景和意义,指出压缩感知(CS)能够降低数据采样率并高效恢复信号,而LSTM则擅长捕捉时间序列中的复杂动态。接着阐述了项目面临的挑战及解决方案,如稀疏表示与测量矩阵设计、压缩数据恢复复杂度等。项目的核心模块包括稀疏编码、压缩采样、信号重构与预测。通过随机高斯矩阵和DCT变换实现压缩采样,利用LSTM网络进行时序预测,并通过优化算法实现信号重构。此外,文档还展示了具体的代码实现,涵盖环境准备、数据预处理、模型训练与评估等阶段。最后,项目提出了未来改进方向,如多尺度特征融合、在线学习与增量更新等。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习框架的研发人员,以及对时间序列预测和压缩感知技术感兴趣的学者和工程师。 使用场景及目标:①通过CS-LSTM模型对多维时间序列数据进行高效采样与精准预测;②应用于智能电网负荷预测、金融市场行情分析、环境监测、工业设备状态监测、智能交通流量管理、医疗健康监测、智能制造过程优化、无线传感网络数据管理等领域;③实现端到端的时间序列预测流程,包括数据预处理、压缩采样、信号重构、模型训练与预测,以提升预测准确性和鲁棒性。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现步骤,还附带了完整的程序代码和GUI设计,便于用户理解和实践。同时,文档强调了系统的灵活性和扩展性,支持多平台部署和GPU加速,满足实时在线预测需求。此外,项目还引入了自动化超参数优化、模型轻量化与边缘部署等前沿技术,进一步提升了系统的性能和适应能力。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C语言的单片机超级点阵显示系统的设计与实现。项目旨在通过上位机发送数据,由单片机控制点阵显示屏,从而实现高分辨率、灵活控制、低功耗和用户友好等特点的显示系统。文章首先介绍了项目背景和目标,包括提升显示分辨率、优化数据传输、增强系统稳定性和降低成本等。接着阐述了项目面临的挑战及其解决方案,如高分辨率显示、稳定通信、低功耗设计等。此外,文章还介绍了项目的创新点,如模块化设计、智能化控制和跨平台兼容性。最后,文章列举了该系统的多个应用场景,包括广告、智能交通、公共信息发布、教育、智能家居、工业控制、医疗健康、展览展示和环境监测等领域,并提供了详细的软件模型架构及代码示例。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉C语言和单片机开发的工程师或爱好者。; 使用场景及目标:①适用于需要高分辨率、低功耗和灵活控制的点阵显示系统开发;②帮助开发者理解和掌握单片机与上位机的通信机制;③为从事嵌入式系统开发的人员提供实用的项目参考和技术支持。; 阅读建议:本文内容详实,涵盖了从理论到实践的各个方面,建议读者在阅读时重点关注项目的设计思路、关键技术点和实际应用案例,结合提供的代码示例进行实践,以便更好地理解单片机超级点阵显示系统的开发过程。
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