【Leetcode_总结】74. 搜索二维矩阵 - python

本文介绍了一个高效的算法,用于判断目标值是否存在于一个特殊排列的二维矩阵中。该矩阵的每行元素按升序排列,且每行首元素大于前一行末元素。通过逐步缩小搜索范围的策略,实现了对目标值的有效查找。

Q:

编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中,是否存在一个目标值。该矩阵具有如下特性:

  • 每行中的整数从左到右按升序排列。
  • 每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。

示例 1:

输入:
matrix = [
  [1,   3,  5,  7],
  [10, 11, 16, 20],
  [23, 30, 34, 50]
]
target = 3
输出: true

链接:https://leetcode-cn.com/problems/search-a-2d-matrix/description/

思路:使用剑指offer第四题的思路,逐步缩小搜索范围

代码:

class Solution:
    def searchMatrix(self, matrix: 'List[List[int]]', target: 'int') -> 'bool':
        if not matrix:
            return False
        rows = len(matrix)
        cols = len(matrix[0])-1
        row = 0
        while row < rows and cols >= 0:
            if matrix[row][cols] == target:
                return True
            elif matrix[row][cols] > target:
                cols -= 1
            else:
                row += 1
        return False

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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