2021-04-26 leetcode刷题(数组&串)

这篇博客介绍了LeetCode上的经典题目,包括旋转图像的两种解法,一种通过两次交换和分治,另一种通过四分旋转。接着讲解了反转字符串的两种方法,一是使用内置的reverse函数,二是采用双指针技巧。最后讨论了整数反转问题,对比了辗转相除法和直接反转的优劣。这些题目涉及到数组操作、字符串处理和数值计算,是面试中常见的算法题型。

学习目标:

leetcode刷题

学习内容:

旋转图像
link:https://leetcode-cn.com/leetbook/read/top-interview-questions-easy/xnhhkv/
(1):两次交换
(2):分治
反转字符串
link:https://leetcode-cn.com/leetbook/read/top-interview-questions-easy/xnhbqj/
(1):reverse函数
(2):双指针
整数反转
link:https://leetcode-cn.com/leetbook/read/top-interview-questions-easy/xnx13t/
(1):辗转相除法
(2):reverse函数

学习时间:

2021.4.26 上中午

学习产出:

旋转图像(中等)
给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像。请你将图像顺时针旋转 90 度。
你必须在 原地 旋转图像,这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要 使用另一个矩阵来旋转图像。
在这里插入图片描述

第一种思路:先交换上下,后面交换对角线

class Solution {
public:
    void rotate(vector<vector<int>>& matrix) {
        int n=matrix.size();
        for(int i=0;i<n/2;i++) matrix[i].swap(matrix[n - 1 - i]);//先交换上下行
        for(int i=0;i<n;i++){
            for(int j=i;j<n;j++){  
                swap(matrix[i][j], matrix[j][i]);//交换对角线
        }
    }
    }
};

第二种思路:将数组分为4等分,每份进行旋转

反转字符串
编写一个函数,其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组 char[] 的形式给出。
不要给另外的数组分配额外的空间,你必须原地修改输入数组、使用 O(1) 的额外空间解决这一问题。
你可以假设数组中的所有字符都是 ASCII 码表中的可打印字符。
在这里插入图片描述

第一种思路:直接利用reverse函数(函数具体代码在前面的博客包含函数的博客
缺点:低效率

class Solution {
public:
    void reverseString(vector<char>& s) {
        reverse(s.begin(),s.end());//利用for结构和yemp将元素交换,具体函数在前面博客
    }
};

第二种思路:双指针

class Solution {
public:
    void reverseString(vector<char>& s) {
        int n = s.size();
        for (int left = 0, right = n - 1; left < right; ++left, --right) {
            swap(s[left], s[right]);
        }
    }
}

整数反转
给你一个 32 位的有符号整数 x ,返回将 x 中的数字部分反转后的结果。
如果反转后整数超过 32 位的有符号整数的范围 [−231, 231 − 1] ,就返回 0。
在这里插入图片描述
第一种思路:辗转相除法(但风险过大且效率较低)

class Solution {
public:
    int reverse(int x) {
        int rev = 0;
        while (x != 0) {
            int pop = x % 10;//每次除10得到末位的数字
            x /= 10;         //抛弃末位的数字
            if (rev > INT_MAX/10 || (rev == INT_MAX / 10 && pop > 7)) return 0;
            if (rev < INT_MIN/10 || (rev == INT_MIN / 10 && pop < -8)) return 0;
            rev = rev * 10 + pop;
        }
        return rev;
    }
};

第二种思路:转为字符串,利用reverse反转。

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕&ldquo;需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究&rdquo;展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕&ldquo;综合能源系统零碳优化调度研究&rdquo;,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等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开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课中,提升科研效率与模型精度。
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