[leetcode] Unique Paths II

本文探讨了如何使用动态规划方法解决在网格中包含障碍物时的唯一路径问题。通过实例分析,详细解释了算法实现过程,并提供了关键代码片段。适合对动态规划和网格问题解决感兴趣的读者。

Follow up for "Unique Paths":

Now consider if some obstacles are added to the grids. How many unique paths would there be?

An obstacle and empty space is marked as 1 and 0 respectively in the grid.

For example,

There is one obstacle in the middle of a 3x3 grid as illustrated below.

[
  [0,0,0],
  [0,1,0],
  [0,0,0]
]

The total number of unique paths is 2.

Note: m and n will be at most 100.

同样的动态规划走起:


class Solution {
public:
    int uniquePathsWithObstacles(vector<vector<int> > &obstacleGrid) {
        // Start typing your C/C++ solution below
        // DO NOT write int main() function
        int m=obstacleGrid.size();
        int n=0;
        if(m)
            n=obstacleGrid[0].size();
        if(m==0 || n==0)
        	return 0;
        int **p=new int*[m];
        for(int i=0 ; i<m ; i++)
        	p[i]=new int[n];
        p[0][0] = obstacleGrid[0][0] == 1 ? 0 : 1;
        for(int i = 1; i < m; i++)
            p[i][0] = obstacleGrid[i][0] == 1 ? 0 : p[i-1][0];
            
        for(int i = 1; i < n ; i++)
            p[0][i] = obstacleGrid[0][i] == 1 ? 0 : p[0][i-1];
            
        for(int i = 1; i < m; i++)
            for(int j = 1; j < n; j++)
                p[i][j] = obstacleGrid[i][j] == 1 ? 0 : p[i-1][j] + p[i][j-1];
                
        return p[m-1][n-1];
    }
};


内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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