LeetCode | Median of Two Sorted Arrays

题目

There are two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively. Find the median of the two sorted arrays. The overall run time complexity should be O(log (m+n)).

解答

解法一

比较容易想到的就是将这个两个数组合并,然后直接下标取值就可以了,合并时间为O(m+n),需要额外占用O(m+n)的空间。其实这个操作就是归并排序里面的最后一步了。本人拿到以后就准备采用这个方法,但明显时间复杂度打不到题目要求。

解法二

解法一再更进一步可以发现,其实我们只是要找到特定下标的数,而不需要排序结果,那么额外空间肯定是不需要的了,同样的方法可以找到目标值,时间复杂度和解法一相同。这个暂时算一个方法吧,比较直接,所有人都想得到。

解法三

这个方法是本人没有想到,将中位数转化为第k小数,其中k为(m + n)/ 2(根据偶数需要找两个),而找第k小数的算法,则充分利用类似二分法的策略,快速排除了很多不可能的区间,比较巧妙。
其实算法题要注意的就是问题的转化,已有算法思想的利用,看来本人还有待加强训练。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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