leetcode4 Median of Two Sorted Arrays

题意:给你两个排好序的数组,求这两个数组的并集的第n大的数。

分析:这是一道非常经典的题,由复杂度知道要减少一半的计算量,所以就引发了下列的思考:

求第k大的数,设两个数组分别为a,b(而且代码里我们通过递归假设了a数组的长度一直不大于b数组的长度),那么只需比较a[k/2-1]与b[k/2-1]哪个大,如果前者小,这就说明第k大的数肯定不会在a的k/2-1之前,下一次递归查询时就可以从a[k/2]这个地址开始搜了,后者小的话同理。如果两者相等的话,如果直接返回a[k/2-1],就会出现k是奇数和k是偶数情况重合,导致结果偏小(样例数据:[1,2]和[1,1]),反正重合的值会保存在b里,所以直接递归到a的下一位就能避免这个问题。

ps:最后注意一下在去掉a的前k/2-1个元素时,不要超过a的数组长度(也就是过油子了)。。。

AC:

int min(int x,int y)
{
    return x>y?y:x;
}
double fint(int* numsa,int a,int* numsb,int b,int c)
{
        if(a>b)
            return fint(numsb,b,numsa,a,c);
        if(!a)
            return (double)numsb[c-1]*1.00;
        if(c==1)
            return (double)(min(numsa[0],numsb[0])*1.00);
        int hh=min(c/2-1,a-1);
        if(numsa[hh]<numsb[c/2-1])
        {
            int ai=min(c/2,a);
            int bi=c-ai;
            return fint(numsa+ai,a-ai,numsb,b,bi);
        }
        if(numsa[hh]>numsb[c/2-1])
        {
            int bi=min(c/2,b);
            int ai=c-bi;
            return fint(numsa,a,numsb+bi,b-bi,ai);
        }
        if(numsa[hh]==numsb[c/2-1])
        {
            return fint(numsa+1,a-1,numsb,b,c-1);
        }
        return -1.00;
}
double findMedianSortedArrays(int* nums1, int nums1Size, int* nums2, int nums2Size) {
    int m=nums1Size;
    int n=nums2Size;
    int k=m+n;
    if(k%2)
    return fint(nums1,m,nums2,n,k/2+1);
    else
    return (double)(fint(nums1,m,nums2,n,k/2)+fint(nums1,m,nums2,n,k/2+1))/2.00;
}


【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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