反复推进区间开头和末尾, 求解最小区间

本文探讨了给定整数序列求最小连续子序列长度的问题,使得子序列和不小于预设值S。介绍了两种算法实现方法:二分查找与尺取法,并详细解释了尺取法的具体步骤。

给出一个n个整数的序列,求出最小的连续序列长度,使得ai + a(i+1) + ... + a(t)的和不小于S。 (1 <= n <= 10^5, 0 < ai <= 10^4, S < 10^8)

比如:

输入 n = 10, S = 15, a = {5, 1, 3, 5, 10, 7, 4, 9, 2, 8} 输入 n = 5, S = 11, a = {1, 2, 3, 4, 5}

输出 2 (5 + 10) 输出 3 (3 + 4 + 5)


(1) 题中给出的序列全都是整数,那么假设前i项的和为sum[i],那么任意k >= i(k <= n)都有sum[k] >= sum[i],可知sum[]为非递减的,所以可以使用二分啦。

ans = n + 1;
memset(sum, 0, sizeof(sum));
for (i = 0; i < n; i++) {
	scanf("%d", &a[i]);
	sum[i + 1] = a[i] + sum[i];
}

if (sum[n] < S) {
	printf("0\n");
	continue ;
}
for (i = 0; sum[i] + S <= sum[n]; i++) {
	t = lower_bound(sum + i, sum + n, sum[i] + S) - sum;
	ans = min(ans, t - i);
} // 因为sum[]非递减,可以二分搜索  O(n*logn)
(2) 更加高效的方法,书上说是“尺取法”,思想是“反复推进区间开头和末尾, 求解最小区间”

	asum = t = s = 0;
	while (true) {
		while (t < n && asum < S) {
			asum += a[t++];
		}
		if (asum < S) {
			break ;
		}

		ans = min(ans, t - s);
		asum -= a[s++];
	} // O(n)  t只进行n次改变

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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