Solution to Maximum Subarray in linear-time algorithm with time complexity is O(n)

本文介绍了一种通过改变初始值来寻找最大子数组和的高效算法。该算法使用C++实现,能够在数组元素总和小于零的情况下找到最大的连续子数组和。通过具体示例展示了算法的具体应用。
<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">This algorithm realises the searching method for maximum subarray by changing the initial value when the sum is below 0.</span>
<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">The C++ code shows as follow:</span>
<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">
</span>
<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);"></span><pre name="code" class="cpp">#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;

int MaxSum(vector<int>& a){
	int n=a.size();
	vector<int>::iterator it=a.begin();
	int max=*it;
	int sum=0;
	for(int cnt=0; cnt<n; cnt++){
		if(sum>0)
			sum += *it;
		else
			sum = *it;
		if(sum>max)
			max = sum;
		it++;
	}
	return max;
}

int main(){
	vector<int> vec;
	int a[]={-1,-2,-4,-10,-4,-7,-2,-5};
	vec.insert(vec.begin(),a,a+8);
	cout<<MaxSum(vec)<<endl;
	return 0;
}




                
内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
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