118. Pascal's Triangle java solutions

本文介绍了一种使用Java实现的杨辉三角生成算法。通过一个简单的示例代码,展示了如何根据输入的行数生成对应的杨辉三角形。该算法遵循杨辉三角的数学定义,并提供了一个清晰易懂的解决方案。

For example, given numRows = 5,
Return

[
     [1],
    [1,1],
   [1,2,1],
  [1,3,3,1],
 [1,4,6,4,1]
]

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 1 public class Solution {
 2     public List<List<Integer>> generate(int numRows) {
 3         List<List<Integer>> ans = new ArrayList<List<Integer>>();
 4         if(numRows < 1) return ans;
 5         int r = 0;
 6         while(r < numRows){
 7             List<Integer> tmp = new ArrayList<Integer>(r+1);
 8             if(r == 0){
 9                 tmp.add(1);
10             }else{
11                 int c = 0;
12                 while(c < r+1){
13                     if(c == 0 || c == r) tmp.add(1);
14                     else{
15                         tmp.add(ans.get(r-1).get(c)+ans.get(r-1).get(c-1));
16                     }
17                     c++;
18                 }
19             }
20             ans.add(tmp);
21             r++;
22         }
23         return ans;
24     }
25 }

根据杨辉三角的数学定义来做。

解法2:

参照Pascal's Triangle 2 的解法。

119. Pascal's Triangle II java solutions

转载于:https://www.cnblogs.com/guoguolan/p/5646226.html

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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