LeetCode分类练习-Task01:分治

本文深入解析分治算法,一种将复杂问题分解为更小、更易管理的子问题的策略。通过递归和二分法,讲解如何将子问题的解合并成原问题的解,适用于诸如Pow(x,n)、最大子序和和多数元素等问题。

分治

和它字面意思一样,“分而治之”,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题,直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。

采用分治法解决的问题一般具有的特征如下:

  1. 问题的规模缩小到一定的规模就可以较容易地解决。
  2. 问题可以分解为若干个规模较小的模式相同的子问题,即该问题具有最优子结构性质。
  3. 合并问题分解出的子问题的解可以得到问题的解。
  4. 问题所分解出的各个子问题之间是独立的,即子问题之间不存在公共的子问题。

分治法解题的一般步骤:
(1)分解,将要解决的问题划分成若干规模较小的同类问题;
(2)求解,当子问题划分得足够小时,用较简单的方法解决;
(3)合并,按原问题的要求,将子问题的解逐层合并构成原问题的解。
比较常用的具体方法有:二分,递归。

刷题:

50. Pow(x,n)
53. 最大子序和
169.多数元素

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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