3Sum closest

【题目】

Given an array S of n integers, find three integers in S such that the sum is closest to a given number, target. Return the sum of the three integers. You may assume that each input would have exactly one solution.

    For example, given array S = {-1 2 1 -4}, and target = 1.

    The sum that is closest to the target is 2. (-1 + 2 + 1 = 2).
【解析】

和 3Sum解题报告 很像,与之不同的是,不再是求三个数的和是不是为0,而是看三个数的和与target的差是否为最小,只需记录当前最优解并不断更新其值就可。

【Java代码】O(n^2)

[java]  view plain  copy
  1. public class Solution {  
  2.     public int threeSumClosest(int[] num, int target) {  
  3.         if (num == null || num.length < 3return 0;  
  4.           
  5.         Arrays.sort(num);  
  6.           
  7.         int ret = 0;  
  8.         int closestDist = Integer.MAX_VALUE;  
  9.         int len =  num.length;  
  10.         for (int i = 0; i < len-2; i++) {  
  11.             if (i > 0 && num[i] == num[i-1]) continue;  
  12.               
  13.             int l = i+1, r = len-1;  
  14.             while (l < r) {  
  15.                 int sum = num[i] + num[l] + num[r];  
  16.                 if (sum < target) {  
  17.                     if (target-sum < closestDist) {  
  18.                         closestDist = target - sum;  
  19.                         ret = sum;  
  20.                     }  
  21.                     l++;  
  22.                 } else if (sum > target) {  
  23.                     if (sum-target < closestDist) {  
  24.                         closestDist = sum - target;  
  25.                         ret = sum;  
  26.                     }  
  27.                     r--;  
  28.                 } else { //when sum == target, return sum.  
  29.                     return sum;  
  30.                 }  
  31.             }  
  32.         }  
  33.           
  34.         return ret;  
  35.     }  
  36. }  

容易出错的地方是,把 ret 初始值设为 Integer.MAX_VALUE,然后后面计算 closestDist = Math.abs(ret - target),这样会导致溢出!!
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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