[LeetCode]Median of Two Sorted Arrays

本文介绍了一个LeetCode上的经典问题——求两个有序数组合并后的中位数,并提供了一种简单直观的解决方案,通过合并两个数组再进行排序,最后找出中位数。
部署运行你感兴趣的模型镜像

题目来源:

https://leetcode.com/problems/median-of-two-sorted-arrays/description/

也是很好理解的一个题目,两个有序数组,找到这两个数组合并成一个有序数组后的中位数(如果是偶数的话,则是中间两个数的平均)

很容易的一种实现方法如下:

double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2){
    vector<int> temp;
    for(vector<int>::iterator it = nums1.begin(); it != nums1.end(); it++){
        temp.push_back(*it);
    }
    for(vector<int>::iterator it = nums2.begin(); it != nums2.end(); it++){
        temp.push_back(*it);
    }
    std::sort(temp.begin(), temp.end());
    int length = temp.size();
    int mid = length / 2;
    if(length % 2 == 0){
        return (temp[mid] + temp[mid -1]) / 2;
    }
    else {
        return temp[mid];
    }  
}

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值