贪心:leetcode406(中等)——根据身高重建队列

本文解析了一种解决方案,通过Python实现,利用排序技巧将人群按身高从高到低并保持原始插入顺序重构。关键在于理解如何利用元组的组合进行排序,以及如何在插入过程中保持队列特性。

题目

在这里插入图片描述

题解

思路:用纸笔多尝试几次不难发现排序的规律,我的尝试方法是:首先身高最高的必定存在k=0,以这个为基准可以发现排序的规律;例如示例数组:[[7, 0], [4, 4], [7, 1], [5, 0], [6, 1], [5, 2]];
先选[7,0],接着[7,1]放[7,0]后面,然后[6,1]、[5,0]、[5,2]…
这么排的原因是,先排高的人,再插入矮个子就不会对现有元素的k造成影响;

class Solution:
    def reconstructQueue(self, people: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
        people.sort(key=lambda x: [-x[0], x[1]])   #第一个元素逆序,第二个正序    
        ans = list()
        n = len(people)

        for person in people:
            ans.insert(person[1], person)
        return ans

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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