leetcode19天 不同路径

本文介绍了一种计算机器人在mxn网格中从左上角到右下角的不同路径数量的算法。通过递归方法,算法认为到达每个点的路径数等于其上一点和左一点路径数之和,最终返回右下角的路径数。

一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为“Start” )。

机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为“Finish”)。

问总共有多少条不同的路径?

例如,上图是一个7 x 3 的网格。有多少可能的路径?

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/unique-paths
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这个是我以前数学做过的排列组合题,就是从m+n-2个球中拿n-1个球的方法数不过这样做和我们做程序题有点不一样
所以用了递归,就是要走到最后一步的方法数等于他左边的方法数加上他上面的方法数
class Solution {
public int uniquePaths(int m, int n) {
int[][] res = new int[m][n];
for (int i = 0; i < n; i++) res[0][i] = 1;
for (int i = 0; i < m; i++) res[i][0] = 1;
for (int i = 1; i < m; i++) {
for (int j = 1; j < n; j++) {
res[i][j] = res[i - 1][j] + res[i][j - 1];
}
}
return res[m - 1][n - 1];
}
}

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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