二维数组查找

本文介绍了一种在特殊排序的二维数组中查找特定整数的方法,包括三种不同的算法思路:从左下角开始的线性搜索,每行使用二分查找,以及逐元素遍历。分别分析了它们的时间和空间复杂度。

题目描述

在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。

思路

从左下角开始查找,比较,大于查找值向上,小于向右(为什么不从左上:从左上查找,如果比查找值小,无法判断向下还是向右)

public class Solution {
    public boolean Find(int target, int [][] array) {
    int line=array.length-1;
    int column=0;
        while((line>0)&&(column<array[0].length-1)){
            if(array[line][column]>target){line--;}
            if(array[line][column]<target){column++;}
            if(array[line][column]==target){return true;}
        }
        return false;
    }
}

时间复杂度:O(n)

空间复杂度:O(1)

 

第二种思路

将每一行看做递增数组,用二分查找

时间复杂度是nlogn


public class Solution {
    public boolean Find(int [][] array,int target) {
         
        for(int i=0;i<array.length;i++){
            int low=0;
            int high=array[i].length-1;
            while(low<=high){
                int mid=(low+high)/2;
                if(target>array[i][mid])
                    low=mid+1;
                else if(target<array[i][mid])
                    high=mid-1;
                else
                    return true;
            }
        }
        return false;
 
    }
}

 

 

第三种思路:每一行冒泡查找

时间复杂度:O(n^2)


public class Solution {

    public boolean Find(int [][] array,int target) {

        for(int[] i : array){

            for(int j : i){

                if(j==target)return true;

            }

        }

        return false;

    }

}

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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