leetcode 169:求众数

本文介绍了一种在数组中查找出现频率不低于n/2的众数的算法,该算法仅需一次遍历,时间复杂度为O(n),优于排序算法的O(nlogn)。通过假设第一个数为众数并使用计数器进行验证,最终返回的即为众数。

题目:


算法思想:题目中说明一定存在众数且频率不小于n/2,如果是排序,复杂度是O(nlogn),所以我们采用一次遍历。假设第一个数是众数,设置计数器,如果遇到不同的减一,相同的加一,如果计数器变成零,替换成当前元素,最后剩下的肯定是众数,因为题目说了不小于n/2。


代码 :

int majorityElement(vector<int>& nums) {
        int count = 1;
        int tmp = nums[0];
        for(int i = 1;i < nums.size();i++)
        {
            if(tmp  != nums[i])
                count--;
            else
                count++;
            if(count == 0)
            {
                tmp = nums[i];
                count = 1;
            }
        }
    return tmp;
}

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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