Largest Rectangle in a Histogram HDU - 1506(一个数为最值得左右区间端点)

本文介绍了一种高效查找数值数组中某元素左右边界的方法,通过预处理生成L和R数组,实现快速定位。此方法适用于算法优化及数据结构设计场景。

思路:

求一个数为最小值的左右区间,可以用一个L数组和R数组然后从前往后扫一遍再从后往前扫一下。

核心代码:

for(int i = 1; i <= n; i++) {
    while(L[i] > 1 && v[L[i] - 1] >= v[i]) {
        L[i] = L[L[i] - 1];
    }
}
for(int i = n; i >= 1; i--) {
    while(R[i] < n && v[R[i] + 1] >= v[i]) {
        R[i] = R[R[i] + 1];
    }
}
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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