Search for a Range leetcode

本文介绍了一种在已排序数组中查找特定目标值的高效算法,其运行复杂度为O(log n),并提供了实现代码。

Search for a Range

Mar 3 '12

5829 / 15540

Given a sorted array of integers, find the starting and ending position of a given target value.

Your algorithm's runtime complexity must be in the order of O(log n).

If the target is not found in the array, return [-1, -1].

For example,
Given [5, 7, 7, 8, 8, 10] and target value 8,
return [3, 4]


public class Solution {
    public int[] searchRange(int[] A, int target) {
        int[] res = {-1,-1};
        if(A==null||A.length==0) return res;
        
        
        
        int start = 0,end = A.length-1;
        
        if(A[0]==target)  res[0]=0;
        else{
            while(start<=end){
                int mid  = start+(end-start)/2;
                if(mid-1>=0 && A[mid-1]<target &&  A[mid]==target){
                    res[0]=mid;
                    break;
                }else if(A[mid]>=target)  end = mid-1;
                else start = mid+1;
            }
        }
           
        start = 0;
        end = A.length-1;   
        if(A[A.length-1]==target) res[1]=A.length-1;
        else{
            while(start<=end){
                int mid  = start+(end-start)/2;
                if(mid+1<A.length && A[mid+1]>target &&  A[mid]==target){
                    res[1]=mid;
                    break;
                }else if(A[mid]>target)  end = mid-1;
                else start = mid+1;
            }
        }
        return res;
    }
}


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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
评论
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