LintCode : 搜索区间

本文介绍了一种在有序数组中寻找特定元素起始与结束位置的算法。提供了两种解决方案:一种使用双指针法,时间复杂度为O(n);另一种采用二分查找法,效率更高。适用于目标值存在的情况,若不存在则返回[-1, -1]。

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LintCode : 搜索区间

给定一个包含 n 个整数的排序数组,找出给定目标值 target 的起始和结束位置。

如果目标值不在数组中,则返回[-1, -1]


方案一:

指定一高一低两个指针,低指针向后遍历,高指针向前遍历,最终低指针指向起始位置,高指针指向结束位置。时间复杂度O(n)。


class Solution {
    /** 
     *@param A : an integer sorted array
     *@param target :  an integer to be inserted
     *return : a list of length 2, [index1, index2]
     */
public:
    vector<int> searchRange(vector<int> &A, int target) {
        // write your code here
        int low = 0;
        int high = A.size() - 1;
        vector<int> ans;
        while(low < A.size()){
            while(low < A.size() && A[low] != target) low ++;
            while(0 < high && A[high] != target) high --;
            if (low < A.size()){
                ans.push_back(low);
                ans.push_back(high);
                return ans;
            }
        }
        ans.push_back(-1);
        ans.push_back(-1);
        return ans;

    }
};

方案二:

二分查找。


class Solution {
    /** 
     *@param A : an integer sorted array
     *@param target :  an integer to be inserted
     *return : a list of length 2, [index1, index2]
     */
public:
    vector<int> searchRange(vector<int> &A, int target) {
        // write your code here
        int low = lower_bound(A.begin(), A.end(), target) - A.begin();
        int high = upper_bound(A.begin(), A.end(), target) - A.begin();
        vector<int> ans;
        if(low == high){
            low = -1;
            high = 0;
        }
        ans.push_back(low);
        ans.push_back(high - 1);

        return ans;

    }
};

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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