33、 搜索旋转排序数组

博客围绕在升序排序后旋转的数组中搜索目标值展开,要求算法时间复杂度为O(log n)。介绍了两种递归法,一是判断数组前后部分有序性,在有序部分二分查找,无序部分递归;二是在方法一基础上,在有序部分也用递归查询。

假设按照升序排序的数组在预先未知的某个点上进行了旋转。

( 例如,数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。

搜索一个给定的目标值,如果数组中存在这个目标值,则返回它的索引,否则返回 -1 。

你可以假设数组中不存在重复的元素。

你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。

输入: nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 0 输出: 4

方法一:递归法

思路: ​

【1】找到数组的中间位置,与头节点比较,若大于头节点,则前半部分有序,后半部分可能有序,可能无序。

【2】​若小于头节点则前半部分可能有序,可能无序。后半部分肯定有序。

【3】若target在有序部分则进行二分查找,在无序部分则递归第一步骤,直到找到有序部分。

//二分查找法
int halfSearch(int begin, int end, vector<int> nums, int target) {
	while (begin <= end) {
		int mid = (begin + end) / 2;
		if (nums[mid] == target)
			return mid;
		else if (nums[mid] < target) {
			begin = mid + 1;
		}
		else {
			end = mid - 1;
		}
	}
	return -1;
}

//递归查找
int dpSearch(int begin, int end, vector<int> nums, int target) {
	if (begin <= end) {
		int mid = (begin + end) / 2;
		int index = -1;   //target下标
		if (nums[mid] == target)
			return mid;
		//前半部分有序
		if (nums[mid] > nums[begin]) {
			//target在前半部分进行二分查找
			index = halfSearch(begin, end - 1, nums, target);
			if (index != -1)
				return index;
			//没在前半部分,对后半部分进行递归查找
			index = dpSearch(mid + 1, end, nums, target);
			return index;
		}
		else {  //后半部分有序
			index = halfSearch(mid + 1, end, nums, target);
			if (index != -1)
				return index;
			index = dpSearch(begin, mid - 1, nums, target);
			return index;
		}
	}
	return -1;
}

int search(vector<int>& nums, int target) {
	return dpSearch(0, nums.size() - 1, nums, target);
}

方法二:递归法(改进)

思路: 在方法一的基础上,在有序部分也使用递归查询。

//递归查找
int dpSearch(int begin, int end, vector<int> nums, int target) {
	if (begin <= end) {
		int mid = (begin + end) / 2;
		int index = -1;   //target下标
		if (nums[mid] == target)
			return mid;
		//前半部分有序
		if (nums[mid] >= nums[begin]) {     //这里的判断条件为>=,而不是>。
			if (nums[mid] > target&&target >= nums[begin]) {
				return dpSearch(begin, mid - 1, nums, target);
			}
			else {
				return dpSearch(mid + 1, end, nums, target);
			}
		}
		else {  //后半部分有序
			if (nums[mid] < target&&target <= nums[end]) {
				return dpSearch(mid + 1, end, nums, target);
			}
			else {
				return dpSearch(begin, mid - 1, nums, target);
			}
		}
	}
	return -1;
}

int search(vector<int>& nums, int target) {
	return dpSearch(0, nums.size() - 1, nums, target);
}

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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