Climbing Stairs

本文探讨了经典的爬楼梯问题,提供了两种不同的算法解决方案。一种是通过迭代的方法逐步计算到达楼梯顶部的不同方式的数量;另一种则利用矩阵快速幂的方式进行高效求解。

You are climbing a stair case. It takes n steps to reach to the top.

Each time you can either climb 1 or 2 steps. In how many distinct ways can you climb to the top?

 

public class Solution {
    public int climbStairs(int n) {
        if (n < 1) {
        	return 0;
        }
        if (n == 1 || n == 2) {
        	return n;
        }
        int res = 2;
        int pre = 1;
        int tmp = 0;
        for (int i = 3; i <= n; i++) {
			tmp = res;
			res = res + pre;
			pre = tmp;
		}
        return res;
    }
}

 

public class Solution {
    public int climbStairs(int n) {
        if (n < 1) {
        	return 0;
        }
        if (n == 1 || n == 2) {
        	return n;
        }
        int[][] base = {{1, 1}, {1, 0}};
        int[][] res = help(base, n - 2);
        return 2 * res[0][0] + res[1][0];
    }

	private int[][] help(int[][] m, int p) {
		// TODO Auto-generated method stub
		int[][] res = new int[m.length][m[0].length];
		for (int i = 0; i < res.length; i++) {
			res[i][i] = 1;
		}
		int[][] tmp = m;
		for (; p != 0; p >>= 1) {
			if ((p & 1) != 0) {
				res = help2(res, tmp);
			}
			tmp = help2(tmp, tmp);
		}
		return res;
	}

	private int[][] help2(int[][] m1, int[][] m2) {
		// TODO Auto-generated method stub
		int[][] res = new int[m1.length][m2[0].length];
		for (int i = 0; i < m2[0].length; i++) {
			for (int j = 0; j < m1.length; j++) {
				for (int k = 0; k < m2.length; k++) {
					res[i][j] += m1[i][k] * m2[k][j];
				}
			}
		}
		return res;
	}
}

 

 

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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