leetcode 初级算法排序和搜索

LeetCode初级算法:排序与搜索实践
这篇博客探讨了LeetCode中关于初级算法的排序和搜索问题,包括如何合并两个有序数组以及解决第一个错误的版本问题。在合并有序数组时,采用队列进行操作,确保合并后的数组依然有序。在处理第一个错误的版本时,采用了二分查找的变形策略,需要注意防止整数溢出的问题。

合并两个有序数组

思路:利用一个队列合并,最后逐一出队到nums1中。
AC代码:

class Solution {
public:
    void merge(vector<int>& nums1, int m, vector<int>& nums2, int n) {
        queue<int> numbers;
        int p1=0,p2=0;
        while(p1<m&&p2<n)
        {
            if(nums1[p1]<nums2[p2])
            {
                numbers.push(nums1[p1++]);
            }
            else
                numbers.push(nums2[p2++]);
        }
        while(p1<m)
        {
            numbers.push(nums1[p1++]);
        }
        while(p2<n)
        {
            numbers.push(nums2[p2++]);
        }
        for(int i = 0;!numbers.empty();i++)
        {nums1[i] = numbers.front();
         numbers.pop();}
    }
};

第一个错误的版本

思路:二分查找的变形
注意:mid取整数时好像可能会overflow,可能是因为两个int之和有可能不能用int表示。
AC代码:

bool isBadVersion(int version);

class Solution {
public:
    int firstBadVersion(int n) {
        //找到第一个true.p1是小于等于第一个错的下标,p2大于等于第一个错的下标
        long p1 = 1,p2=n;
        while(p1<=p2)
        {
            if(p1==p2) return p1;
            long mid = (p1+p2)/2;
            bool flag = isBadVersion(mid);
            if(flag==false)
                p1 = mid+1;
            else
                p2 = mid;
        }
        return -1;
    }
};
基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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