56. 合并区间

本文详细介绍了一种有效的区间合并算法,该算法首先对输入的区间按照起始点进行排序,然后通过遍历并比较相邻区间的边界值来实现区间合并。算法使用一个列表存储合并后的结果,并确保最终输出的区间集合中没有重叠的区间。

1.按第一个数字对区间排序以保证区间左边界是单调递增的

2.新建一个集合用于存储结果

3.遍历,集合左边的区间左边界必然比右边的小,由此可以确定新区间的左边界,再往后遍历,找到之后所有区间的左边界小于等于当前区间右边界的区间的最大右边界值,即为当前新区间的右边界。之后就地继续往后遍历。

public class Solution {
    public int[][] Merge(int[][] intervals) {
        if(intervals.Length <= 1)
            return intervals;
        for(int i = 0; i < intervals.Length; i++)
        {
            for(int j = i+1; j < intervals.Length; j++)
            {
                if(intervals[j][0] < intervals[i][0])
                {
                    var temp = intervals[i];
                    intervals[i] = intervals[j];
                    intervals[j] = temp;
                }
            }
        }

        List<int[]> list = new List<int[]>();
        int a = intervals[0][0],b = intervals[0][1];
        for(int i = 1; i < intervals.Length; i++)
        {
            if(intervals[i][0] > b)
            {
                list.Add(new int[]{a,b});
                a = intervals[i][0];
                b = intervals[i][1];
            }
            else
            {
                b = intervals[i][1] > b ? intervals[i][1] : b;
            }
        }
        list.Add(new int[]{a,b});
        return list.ToArray();

    }
}

 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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