LeetCode--Two Sum

本文探讨了在给定整数数组中寻找两个数使其和等于特定目标值的问题。介绍了两种解决方案,一种适用于有序数组,另一种适用于无序数组。通过具体的代码实现展示了如何找到这两个数的索引。

原题如下:

Given an array of integers, find two numbers such that they add up to a specific target number.

The function twoSum should return indices of the two numbers such that they add up to the target, where index1 must be less than index2. Please note that your returned answers (both index1 and index2) are not zero-based.

You may assume that each input would have exactly one solution.

Input: numbers={2, 7, 11, 15}, target=9
Output: index1=1, index2=2

一、如果给出的数组是有序的,如{2,7,11,15}这种,但是按照有序的做法来做,返回是runtime error,很明显,题目要求是输入无序的数组。下面先把有序数据前提下的解法贴出:

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int> &numbers, int target) {
        vector<int> result;
        int endPoints = numbers.size(),beginPoints = 0;
        int beginNum,endNum;
        beginNum = numbers.at(beginPoints);
        endNum = numbers.at(endPoints);
        if(beginNum+endNum < target){
            return result;
        }
      
        while(beginNum<=endNum){
            if(beginNum  + endNum >target){
                endNum = numbers.at(--endPoints);
                continue;
            }else if(beginNum + endNum <target){
                beginNum = numbers.at(++beginPoints);
                continue;
            }else if(beginNum + endNum ==target){
                result.push_back(beginNum);
                result.push_back(endNum);
                return result;
            }
        }
        return result;
    }
};

2、如果是无序的,则代码为:

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int> &numbers, int target) {
        int endPoints = numbers.size(),beginPoints = 0;
        int beginNum,endNum;
		vector<int> result;
		 for(vector<int>::size_type ix = 0;ix != numbers.size();++ix){
			for(vector<int>::size_type jx = ix  + 1;jx != numbers.size();++jx){
				 if(numbers.at(ix) + numbers.at(jx) == target){
					beginNum = ix;
					endNum = jx;
                    result.push_back(beginNum+1);
                    result.push_back(endNum+1);
					numbers = result;
                    return numbers;
                }
            }
        }
        return result;
	}
};



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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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