Leetcode 41. First Missing Positive

本文提供了一种解决LeetCode第41题First Missing Positive的有效算法。通过使用原地哈希的方法,该算法能在O(n)的时间复杂度内找到数组中缺失的第一个正整数。

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Leetcode 41. First Missing Positive

class Solution {
public:
    int firstMissingPositive(vector<int>& nums) {
        if(nums.empty())
      return 1;
        int size = nums.size();
    int res = 0;
    for(int i = 0;i < size;i ++){
      while(nums[i] > 0 && nums[i] != nums[nums[i]-1] && nums[i] < size) {
        //while is important!
        swap(nums[i],nums[nums[i]-1]);
      }
    }

    for(int i = 0;i < size;i ++){
     if(nums[i] != i+1) {
       res = i+1;
       break;
     }
    }
    if(!res)
      res = size + 1;

    return res;
    }
};
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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