119Pascal's Triangle II杨辉三角2

本文探讨了如何在给定非负索引k的情况下,利用优化算法返回杨辉三角的第k行。通过详细的代码示例,展示了如何使用O(k)空间复杂度的算法解决这一数学问题。

给定一个非负索引 k,其中 k ≤ 33,返回杨辉三角的第 k 行。

在杨辉三角中,每个数是它左上方和右上方的数的和。

示例:

输入: 3 输出: [1,3,3,1]

进阶:

你可以优化你的算法到 O(k) 空间复杂度吗?

 

 

class Solution {
public:
    vector<int> getRow(int rowIndex) {
        vector<int> res(rowIndex + 1, 0);
        res[0] = 1;
        for(int i = 1; i <= rowIndex; i++)
        {
            for(int j = i; j > 0; j--)
                res[j] = res[j] + res[j - 1];
        }
        return res;
    }
};

基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进系统学习,有条件者应在实验平台上进验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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