【Leetcode_总结】11. 盛最多水的容器 - python 11.

本文针对LeetCode上的容器盛水问题,提供了一种有效的解决方案。通过双指针法,遍历数组,比较各点构成的容器容量,找出最大值。适用于至少有两个元素的数组。

连接:https://leetcode-cn.com/problems/container-with-most-water/description/

Q:

给定 n 个非负整数 a1,a2,...,an,每个数代表坐标中的一个点 (iai) 。在坐标内画 n 条垂直线,垂直线 i 的两个端点分别为 (iai) 和 (i, 0)。找出其中的两条线,使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。

说明:你不能倾斜容器,且 n 的值至少为 2。

图中垂直线代表输入数组 [1,8,6,2,5,4,8,3,7]。在此情况下,容器能够容纳水(表示为蓝色部分)的最大值为 49

输入: [1,8,6,2,5,4,8,3,7]
输出: 49

思路:首先这是一个数组问题,需要一个遍历过程获得面积最大值,因此使用双指针,遍历数组,逐一进行比较,获取面积最大值,代码如下:

class Solution:
    def maxArea(self, height):
        """
        :type height: List[int]
        :rtype: int
        """
        max_area = 0
        left = 0
        right = len(height)-1
        while(left < right):
            max_area = max(max_area,min(height[left],height[right])*(right-left))
            if height[left] > height[right]:
                right-=1
            else:
                left+=1
        return max_area

 

 

【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于主从博弈理论的新型城镇配电系统中产消者竞价策略的研究,结合IEEE33节点系统,利用Matlab进行仿真代码实现。该研究聚焦于电力市场环境下产消者(既生产又消费电能的主体)之间的博弈行为建模,通过构建主从博弈模型优化竞价策略,提升配电系统运行效率与经济性。文中详细阐述了模型构建思路、优化算法设计及Matlab代码实现过程,旨在复现高平期刊(EI收录)研究成果,适用于电力系统优化、能源互联网及需求响应等领域。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程技术人员;尤其适合致力于电力市场博弈、分布式能源调度等方向的研究者。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力系统产消者竞价中的建模方法;② 学习Matlab在电力系统优化仿真中的实际应用技巧;③ 复现EI级别论文成果,支撑学术研究或项目开发;④ 深入理解配电系统中分布式能源参与市场交易的决策机制。; 阅读建议:建议读者结合IEEE33节点标准系统数据,逐步调试Matlab代码,理解博弈模型的变量设置、目标函数构建与求解流程;同时可扩展研究不同市场机制或引入不确定性因素以增强模型实用性。
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