169_Majority Element

本文介绍两种查找多数元素的方法:直接法通过统计每个数出现的次数来确定多数元素;第二种方法利用特定逻辑,逐个比较并剔除不同元素,最终剩下多数元素。提供了Java和C++的实现代码。
题目地址: https://leetcode.com/problems/majority-element/

方法一:直接法

直接统计每个数的个数,Java实现如下

public class Solution {
    public int majorityElement(int[] nums) {
    	Integer value;
    	HashMap<Integer,Integer> count = new HashMap<Integer,Integer>();
    	for(int i=0;i<nums.length;++i){
    		value = count.get(nums[i]);
    		if(value==null){
    			value=0;
    		}
    		if(value>=nums.length/2){
    			return nums[i];
    		}
    		count.put(nums[i], value+1);
    	}
		return nums[0];
    }
}

方法二:
思路:找到两个不同的数,把他们都划去。因为majority element 超过总数的一半,最后剩下的就是所求的数。
C++实现如下
class Solution {
public:
    int majorityElement(vector<int> &num) {
        int nTimes = 0;
        int candidate = 0;
        for(int i = 0; i < num.size(); i ++)
        {
            if(nTimes == 0)
            {
                candidate = num[i];
                nTimes = 1;
            }
            else
            {
                if(candidate == num[i])
                    nTimes ++;
                else
                    nTimes --;
            }
        }
        return candidate;
    }
};


内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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