[LeetCode] Pascal's Triangle

本文介绍了一种使用C++和Java实现的杨辉三角生成器。该生成器能够根据输入的行数生成相应的杨辉三角形,并展示了具体的实现代码。
class Solution {
public:
    vector<vector<int> > result;
    vector<vector<int> > generate(int numRows) {
        result.clear();
        vector<int> v;
        for(int i = 0;i < numRows;i ++){
            if(i == 0){
                v.push_back(1);
                result.push_back(v);
            }else{
                v.clear();
                v.push_back(1);
                for(int j = 1;j < i && i > 1;j ++){
                    v.push_back(result[i - 1][j - 1] + result[i - 1][j]);
                }
                v.push_back(1);
                result.push_back(v);
            }
        }
        return result;
    }
};

java版

public class Solution {
    public static List<List<Integer>> generate(int numRows) {
		List<List<Integer>> result = new ArrayList<List<Integer>>();
		if (numRows == 0)
			return result;
		for (int i = 0; i < numRows; i++) {
			List<Integer> current = new ArrayList<Integer>();
			if (i == 0) {
				current.add(1);
				result.add(current);//这里要注意下,add进去的是传引用的,所以每次add进去的current都要new一个,不能用同一个变量,否则会覆盖
			} else {

				current.add(1);
				List<Integer> pre = result.get(i - 1);
				for (int j = 1; j < i && i > 1; j++) {
					current.add(pre.get(j - 1) + pre.get(j));
				}
				current.add(1); 
				result.add(current);
			}
		}
		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,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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