递归-跳台阶-JZ8

描述
一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法(先后次序不同算不同的结果)。
示例1

输入: 2
返回值: 2

示例2

输入: 7
返回值: 21

思路1:
斐波那契数列,递归,数组dp 保存已经求过的值,减少重复计算
时间复杂度:O(n), 没有重复的计算
空间复杂度:O(n)和递归栈的空间
代码1

public class Solution {
    public int jumpFloor(int target) {
        int [] dp = new int[target + 1];
        return fib(target, dp);
    }
    private int fib(int target, int [] dp) {
        if(target <= 1) {
            return 1;
        }
        if(target == 2) {
            return 2;
        }
        if(dp[target] != 0) {
            return dp[target];
        }
        int res = jumpFloor(target-1) + jumpFloor(target-2);
        dp[target] = res;
        return res;
    }
}

思路2:
斐波那契数列,自底向上,动态规划压缩
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)
代码2

public class Solution {
    public int jumpFloor(int target) {
        if(target == 0) {
            return 0;
        }
        if(target == 1) {
            return 1;
        }
        if(target == 2) {
            return 2;
        }
        int fibMinOne = 2;
        int fibMinTwo = 1;
        int res = 0;
        for(int i = 3; i <= target; i++){
            res = fibMinOne + fibMinTwo;
            fibMinTwo = fibMinOne;
            fibMinOne = res;
        }
        return res;
    }
}
【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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