剑指offer-旋转数组的最小数字

题目描述

把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。 输入一个非减排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。 例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转,该数组的最小值为1。 NOTE:给出的所有元素都大于0,若数组大小为0,请返回0

解题思路:

1、直接遍历整个数组中最小的数返回。

2、遍历整个数组,当出现前一个数大于后面的数时,即出现最小数。

3、通过二分查找,判断中间节点与前后两个端点的值比较,逐步缩短查找的范围(较优)。

/**
 * 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。 
 * 输入一个非减排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。 
 * 例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
 *NOTE:给出的所有元素都大于0,若数组大小为0,请返回0。
 * @author cliam
 * @date 2019年3月5日
 */

public class MinOfRotateArray {
	public int minNumberInRotateArray(int [] array) {
        if(array.length == 0){
            return 0;
        }
        for(int i = 0 ; i < array.length - 1 ; i++){
            if(array[i] > array[i+1]){
                return array[i+1];
            }
        }
        return array[0];
    }
}

详解:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43269020/article/details/88078251

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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