剑指Offer -- 二维数组中的查找

本文介绍两种在特定排序规则下的二维数组中查找目标整数的方法。一种是从右上角开始逐行逐列逼近目标值;另一种是对每行使用二分查找法进行精确定位。

二维数组中的查找

题目描述

在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组array和一个整数target,判断数组中是否含有该整数。

思路一

根据二维数组自上而下、从左到右递增的规律,选取右上角或左下角作为与target比较的起点。
以右上角元素array[row][col]为例:
target<array[row][col],说明target必定在array[row][col]的左边,则col--;
target>array[row][col],说明target必定在array[row][col]的下面,则row++;
target==array[row][col],返回;


public class Solution {
    public boolean Find(int target, int [][] array) {

        int row = 0, col = array[0].length-1;

        while(row<array.length && col >=0){
            if(array[row][col] > target){
                col--;
            }else if(array[row][col] < target){
                row++;
            }else{
                return true;
            }
        }

        return false;
    }
}
思路二
遍历二维数组的每一行,判断target是否可能在数组的这一行中出现,通过二分法查找
import java.util.Arrays;

public class Solution {
    public boolean Find(int target, int [][] array) {

        for(int i=0; i<array.length; i++){
            if(array[i].length == 0 || target<array[i][0])break;

            if(target<=array[i][array[i].length-1]){
                int location = Arrays.binarySearch(array[i], target);
                if(location >= 0)return true;
            }

        }

        return false;
    }
}
基于数据驱动的 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“基于数据驱动的 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”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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