[Leetcode] 48. Rotate Image 解题报告

题目

You are given an n x n 2D matrix representing an image.

Rotate the image by 90 degrees (clockwise).

Follow up:
Could you do this in-place?

思路

最简单粗暴的方法就是把原矩阵复制到一个新定义的临时矩阵中,然后对临时矩阵中的每一个元素,计算其顺时针旋转90°之后的位置,并填充到原矩阵中。该方法的时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(n)。

对于in-place方法,由于每四个元素构成一个旋转闭环,所以我们可以找出所有构成旋转闭环的四元组,对他们进行in-place的旋转和位置赋值。但是这种方法实现起来比较麻烦,尤其是控制边界条件的时候容易出错。

比较巧妙的方法是对矩阵通过两次变换来模拟顺时针旋转90°。这种模拟方法有很多种,下面代码所实现的是:先对矩阵进行转置,然后沿着列向量进行翻转。该方法的时间复杂度依然为O(n^2),但空间复杂度降为O(1),而且代码非常简洁明了。这种两次变换的思路还可以推广到矩阵元素逆时针旋转90°,顺时针/逆时针旋转180°等等各类变换中。

代码

class Solution {
public:
    void rotate(vector<vector<int>>& matrix) {
        size_t dimension = matrix.size();
        // get the transposition of matrix
        for(size_t i = 0; i < dimension; ++i)
            for(size_t j = 0; j < i; ++j)
                swap(matrix[i][j], matrix[j][i]);
        // reverse the matrix by column
        for(size_t i = 0; i < dimension; ++i)
            for(size_t j = 0; j < dimension / 2; ++j)
                swap(matrix[i][j], matrix[i][dimension - 1 - j]);
    }
};


内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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