[283]Move Zeroes

本文介绍了一种算法,用于将数组中的所有零元素移至末尾,同时保持非零元素的相对顺序不变。通过两次遍历数组,第一次遍历去除零元素并计数,第二次在数组尾部补充相同数量的零。

【题目描述】

Given an array nums, write a function to move all 0's to the end of it while maintaining the relative order of the non-zero elements.

For example, given nums = [0, 1, 0, 3, 12], after calling your function, nums should be [1, 3, 12, 0, 0].

【思路】

基本思路就是先遍历一遍将0去掉并记录0的个数,再重现从vector尾部插入相同个数的0.注意当去除0时要将迭代器不要再加一,因为erase()函数会自动将迭代器指向下一个数。

【代码】

class Solution {
public:
    void moveZeroes(vector<int>& nums) {
        vector <int>::iterator iter1,iter2;
        int cnt=0;
        for(iter1=nums.begin();iter1!=nums.end();iter1++){
            if(*iter1==0){
                nums.erase(iter1);
                cnt++;
                iter1--;
            }
        }
        for(int i=0;i<cnt;i++){
            nums.push_back(0);
        }
    }
};


【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开,利用Matlab代码实现优化模型,旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电,降低电网负荷波动,提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II,兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标,构建了科学合理的数学模型,并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度;②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究;③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程,重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制,同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析,以深化对优化策略的理解。
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