leetcode 120:三角形最小路径和

本文详细解析了在三角形数组中寻找最小路径和的两种算法实现。第一种方法通过直接修改原数组,从下至上计算每个节点到顶点的最小路径和;第二种方法使用动态规划思想,创建一个辅助数组进行迭代计算,最终返回顶点到底部的最小路径和。

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方法一:直接在原数组里进行操作

int minimumTotal(std::vector<std::vector<int>>& triangle) {
    if(triangle.size()==0)
        return 0;
    if(triangle.size()==1)
        return triangle[0][0];

    for(int i=1;i<triangle.size();i++){
        for(int j=0;j<triangle[i].size();j++){
            if(j==0)
                triangle[i][j]=triangle[i-1][j]+triangle[i][j];
            else if(j==triangle[i].size()-1)
                triangle[i][j]=triangle[i-1][j-1]+triangle[i][j];
            else
                triangle[i][j]=triangle[i][j]+std::min(triangle[i-1][j-1],triangle[i-1][j]);
        }
    }

    long min=INT64_MAX;
    for(int i=0;i<triangle[triangle.size()-1].size();i++){
        if(min>triangle[triangle.size()-1][i])
            min=triangle[triangle.size()-1][i];
    }
    return min;
}

方法二:

int minimumTotal(std::vector<std::vector<int>> &triangle) {
    int n=triangle.size();
    std::vector<int> dp(triangle.back());
    for(int i=n-2;i>=0;i--){
        for(int j=0;j<=i;j++){
            dp[j]=std::min(dp[j],dp[j+1])+triangle[i][j];
        }
    }
    return dp[0];
}

来源:https://www.cnblogs.com/ariel-dreamland/p/9165946.html

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家技术人员。 使用场景及目标:①理解掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计操作提供理论支持技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器动态模拟工具,可用于扰动测试工业应用案例分析。
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