leetcode 118 : 杨辉三角

本文介绍了一个简单的算法,用于生成杨辉三角的前n行。通过使用二维数组进行存储,并利用循环来填充数组的方式,实现了杨辉三角的生成。具体而言,对于数组中的每一个元素,如果是位于每行的第一个或最后一个,则其值为1;否则,该元素等于其左上方和右上方两个元素之和。

题目

给定一个非负整数 numRows,生成杨辉三角的前 numRows 行。

在杨辉三角中,每个数是它左上方和右上方的数的和。

 

算法思想 :考察基本的循环,i表示行,j表示列,如果j==0 || j== i则为1,否则a[i][j] = a[i-1][j-1] + a[i-1][j];

 

vector<vector<int>> generate(int numRows) {
    vector<vector<int> > a(numRows);
    for(int i = 0;i < numRows;i++)
    {
        for(int j = 0;j <= i;j++)
        {
            if(j == 0 || j == i)
                a[i].push_back(1);
            else
                a[i].push_back(a[i-1][j-1] + a[i-1][j]);    
        }    
    } 
    return a;
}

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值