lintcode 排序总结

本文分享了作者在学习排序算法过程中的心得体会。虽然使用sort函数解决了不少问题,但在尝试应用新学知识点时遇到了挑战,特别是在合并区间问题上耗时较多且最终求助于他人。这反映出作者在实践经验和知识面方面仍有待提高。

                                      排序总结



       其实排序这部分的题做的时候是比较容易,因为自己都使用的sort 函数解决了一些问题,根本就没用到课本上新学的知识点,想用课本上新学的知识点去解决问题,但是自己耗时过很多还是没能解决,就把很多问题用的sort 函数解决。排序中大多数题都不难,自己想想就能找到思路,解决自己的困难。但是在合并区间问题上我耗时太多,而且最后也没有把自己的程序调通,还是问的舍友,还是自己做题少了 ,脑子里缺乏知识面,没有深度。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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