Trapping rain water

本文介绍了一种计算在下雨后,给定高度数组所形成的积水量的方法。通过找到最高柱子并分段计算每个区域的积水量,实现算法的高效运行。

array的找规律的题

Given n non-negative integers representing an elevation map where the width of each bar is 1, compute how much water it is able to trap after raining.

For example, 
Given [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1], return 6.


public class Solution {
    public int trap(int[] A) {
      int sum = 0;
      int maxInd = -1;
      int max = -1;
      
      //find the highest bars;
      for (int i = 0; i < A.length; i++) {
          if (A[i] > max) {
              max = A[i];
              maxInd = i;
          }
      }
      
      //loop through the left part from 0 to i-1
      int pre = 0;
      for (int i = 0; i < maxInd; i++) {
          if (A[i] > pre){
              sum += (A[i] - pre) * (maxInd - i);
              pre = A[i];
          }
          sum -= A[i];
      }
      
      //loop through the right part from A.length to i+1
      pre = 0;
      for (int i = A.length-1; i > maxInd; i--) {
          if (A[i] > pre) {
              sum += (A[i] - pre) * (i - maxInd);
              pre = A[i];
          }
          sum -= A[i];
      }
      
      return sum;
    }
}


内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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