51nod 1001 数组中和等于K的数对【二分查找/排序】

本文探讨了在给定整数K和无序数组A的情况下,寻找数组A中所有和等于K的数对的方法。介绍了双指针法和STL方法,并提供了具体的实现代码。
基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 5  难度:1级算法题
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给出一个整数K和一个无序数组A,A的元素为N个互不相同的整数,找出数组A中所有和等于K的数对。例如K = 8,数组A:{-1,6,5,3,4,2,9,0,8},所有和等于8的数对包括(-1,9),(0,8),(2,6),(3,5)。
 
Input
第1行:用空格隔开的2个数,K N,N为A数组的长度。(2 <= N <= 50000,-10^9 <= K <= 10^9)
第2 - N + 1行:A数组的N个元素。(-10^9 <= A[i] <= 10^9) 
Output
第1 - M行:每行2个数,要求较小的数在前面,并且这M个数对按照较小的数升序排列。
如果不存在任何一组解则输出:No Solution。
Input示例
8 9
-1
6
5
3
4
2
9
0
8
Output示例
-1 9
0 8
2 6
3 5

【分析】:暴力会tle,二分~可以双指针/STL/二分函数 (http://www.cnblogs.com/wuzetiandaren/p/4259199.html)类似。
【代码】:
#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;
const int maxn = 50000+10;
int n,k,L,R;
int a[maxn];
int main()
{
   // freopen("in.txt", "r", stdin);
    while(cin>>k>>n)
    {
        int flag=1;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            cin>>a[i];
        }
        sort(a,a+n);
        int i=0,j=n-1;
        while(i<j)
        {
            if(a[i]+a[j]==k)
            {
                 L=i;
                 R=j;
                 flag=0;
                printf("%d %d\n",a[L],a[R]);
            }
            if(a[i]+a[j]>k)
            {
                j--;
            }
            else
            {
                i++;
            }
        }
        if(flag)
            printf("No Solution\n");
    }
    return 0;
}
双指针

 

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;
const int maxn = 50000+10;
int n,k,t,L,R;
int a[maxn];
int main()
{
   // freopen("in.txt", "r", stdin);
    while(cin>>k>>n)
    {
        int flag=1;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            cin>>a[i];
        }
        sort(a,a+n);
       for(int i=0;i<n;i++)
       {
           t=lower_bound(a,a+n,k-a[i])-a;
           if(a[t]==k-a[i]&&t>i)
           {
               printf("%d %d\n",a[i],k-a[i]);
               flag=0;
           }
       }
        if(flag)
            printf("No Solution\n");
    }
    return 0;
}
stl

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Roni-i/p/7774100.html

基于据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参以适应具体应用场景。
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