Leetcode - MissingRange

本文介绍了一种用于查找已排序整数数组中缺失区间的高效算法。该算法适用于范围在[0,99]内的整数数组,并能正确处理空数组及包含所有可能元素的情况。通过两个实现方法展示了如何找出数组中的缺失部分并将其格式化为指定形式。

Given a sorted integer array where the range of elements are [0, 99] inclusive, return its missing ranges.
For example, given [0, 1, 3, 50, 75], return [“2”, “4->49”, “51->74”, “76->99”]

[TIPS] 1.特殊情况向面试官确认,数组为空或者包含全部元素返回什么

2. 注意可扩展性,题意为[0,99],扩展为[start, end]
3 findMissingRanges2方法未在online上跑过,简单自测, findMissingRanges转载自链接以备忘,
优点在于无需额外处理特殊情形

 

    public List<String> findMissingRanges2(int[] vals, int start, int end) {
        List<String> ranges = new ArrayList<String>();
        if (vals == null || vals.length == 0) {
            ranges.add(start + "->" + end);
            return ranges;
        }
        // int need = 0; // 如果start != 0 就错了
        int need = start;
        for (int i = 0; i < vals.length; i++) {
            if (vals[i] > need) {
                ranges.add(getRange(need, vals[i] - 1));
            }
            need = vals[i] + 1;
        }
        if (need <= end)
            ranges.add(getRange(need, end));
        return ranges;
    }

    // 转载:http://www.danielbit.com/blog/puzzle/leetcode/leetcode-missing-ranges
    public List<String> findMissingRanges(int[] vals, int start, int end) {
        List<String> ranges = new ArrayList<String>();
        if (vals == null || vals.length == 0) {
            ranges.add(start + "->" + end);
            return ranges;
        }
        int prev = start - 1;
        for (int i = 0; i <= vals.length; i++) {
            int curr = (i == vals.length) ? end + 1 : vals[i];
            if (curr - prev >= 2) {
                ranges.add(getRange(prev + 1, curr - 1));
            }
            prev = curr;
        }
        return ranges;
    }

    private String getRange(int from, int to) {
        return (from == to) ? String.valueOf(from) : from + "->" + to;
    }

 

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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