排序数组中查找和为给定值的两个数O(n)

排序数组两数之和
本文介绍了一种在排序数组中查找两个数使其和等于给定值的算法,该算法的时间复杂度为O(n)。通过双指针技巧实现,一前一后扫描数组,根据当前两数之和与目标值的比较调整指针位置。
#include<iostream>
using namespace std;

//排序数组中查找和为给定值的两个数,时间复杂度O(n)
bool findTwoNumbersWithSum(int data[],int length,int sum,int &num1,int &num2){
int ahead=0,behind=length-1;
if(behind<1)
return false;
while(ahead<behind){
if(data[ahead]+data[behind]==sum)
{
num1=data[ahead];
num2=data[behind];
return true;
}
else if(data[ahead]+data[behind]<sum)
{
ahead++;
}
else
{
behind--;
}
}
return false;
}
int main(){
int data[]={1,2,3,4,5};
int num1,num2;
findTwoNumbersWithSum(data,5,7,num1,num2);
cout<<num1<<" "<<num2<<" "<<endl;
return 0;
}
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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