pid算法中位置型和增量型有什么区别,分析两者优缺点

关于P、I、D三个环节的选择,一般只会用到PI控制或者PD控制,例如 速度控制要求稳态无误差 ,那么就需要积分环节,所以使用PI控制;而使用 方向控制的时候 ,由于不需要无稳态误差,所以使用PD控制即可,D的作用是消除P环节所带来震荡。   PID控制是一个二阶线性控制器   定义:通过调整比例、积分和微分三项参数,使得大多数的工业控制系统获得良好的闭环控制性能。   优点   a. 技术成熟   b. 易被人们熟悉和掌握   c. 不需要建立数学模型   d. 控制效果好   e. 鲁棒性   通常依据

  • 0
  • 0
  • 阅读 ( 26 )

常见排序算法及其对应的时间复杂度和空间复杂度

排序算法经过长时间演变,大体可以分为两类:内排序和外排序。在排序过程中,全部记录存放在内存,则成为内排序;如果排序过程中需要使用外存,则称为外排序,本文讲的都属于内排序。 内排序有可以分为以下几类:     (1)插入排序:直接插入排序、二分法插入排序、希尔排序     (2)选择排序:直接选择排序、堆排序     (3)交换排序:冒泡排序、快速排序     (4)归并排序     (5)基数排序 排序方法 时间复杂度(平均) 时间复杂度(最坏) 时间复杂度(最好) 空间复杂度 稳定性 复杂性 直接插入排

  • 0
  • 0
  • 阅读 ( 29 )

python实现·十大排序算法之堆排序(Heap Sort)

文章目录 简介 算法实现步骤 Python 代码实现 动画演示 算法分析 联系我们 简介 堆排序(Heap Sort)是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法,是一种选择排序。 堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆;或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆。 堆排序思路为: 将一个无序序列调整为一个堆,就能找出序列中的最大值(或最小值),然后将找出的这个元素与末尾元素交换,这样有序序列元素就增加一个,无序序列元素就减少一个,对新的无序序列重

  • 0
  • 0
  • 阅读 ( 50 )

算法导论——归并排序和插入排序的结合版本 java

merge排序和insert排序的结合版本,当归并排序把数组分解的足够小的时候,可以在局部对小数组进行插入排序从而提高整个算法的性能: k取lg(n) public class MergeAndInsert { public static void mergeAndInsertSort ( int [ ] array , int from , int to ) { if ( to - from + 1 <= lg ( array . length ) ) { insertionSort ( arra

  • 0
  • 0
  • 阅读 ( 77 )

经典算法之关键路径

问题提出: 设一个工程有11项活动,9个事件,事件V1 ----- 表示整个工程开始,事件V9 ----- 表示整个工程结束。 每个事件的开始必须是它之前的活动已完成。例如:事件V2,V3,V4的开始必须是活动a1,a2,a3完成了。 这时我们会关注两个问题: (1)完成整个项目需要多少时间? (2)哪些活动是影响工程进度的关键? 定义: 关键路径:AOE-网中,从起点到终点最长的路径的长度(长度指的是路径上边的权重和) 关键活动:关键路径上的活动 AOE网:也叫边表示活动的网。AOE网是一个带权的有向无

  • 0
  • 0
  • 阅读 ( 57 )

关键路径核心算法

关键路径核心算法:求一条不影响整体工程进度的最优路径方案,下面我将分为三个步骤详细讲解该算法。 第一步:求各个事件(结点)的最早时间(在这里我们用一个数组va[]来存储各个事件的最早时间)和最晚时间(在这里我们用一个数组vb[]来存储各个事件的最迟时间),该工程图如下所示。 首先进行拓扑排序(0,1,2,3)求最早时间,得到: va[0]=0; va[1]=3; va[2]=max{va[0]+a2,va[1]+a3}=7; va[3]=max{va[0]+a0,va[1]+a4,va[2]+a5}=12

  • 0
  • 0
  • 阅读 ( 67 )

【总结】常用排序算法详解

文章目录 前言 一、冒泡排序 二、选择排序 三、插入排序 四、希尔排序 五、归并排序 六、快速排序 前言 1、排序分类 2、排序比较 3、各种排序介绍 简单排序算法包括选择排序、插入排序、冒泡排序等,高级排序算法包括归并排序、快速排序、推排序等等。 冒泡排序和选择排序用的不是很多,因为时间复杂度高,但是因为常数项少,小规模排序执行时间不一定比其他排序长。 插入排序 虽然时间复杂度高,但是因为常数项比较小,通常用在大致排序完成后最后的调整阶段。比如Java中Array.sort()的底层实现便用了二分插入排

  • 0
  • 0
  • 阅读 ( 53 )

刷算法时使用PriorityQueue

Queue 是一个先进先出(FIFO)的队列,而PriorityQueue特别的地方在于他的出队顺序与元素的优先级有关,对PriorityQueue调用方法remove()/poll(),返回的总是优先级最高的元素。 因此,放入PriorityQueue的元素必须实现接口comparator,PriorityQueue会根据元素的排序顺序决定出队的优先级。 举例说明:对nums2数组降序排列   PriorityQueue<int[]> maxpq = new PriorityQueue&lt

  • 0
  • 0
  • 阅读 ( 75 )

Manacher's Algorithm 马拉车算法---Java实现

Manacher's Algorithm 马拉车算法 这是参考的博客,用C++写的,讲的很清楚。在此基础上用java实现一遍,其中有疑惑的地方用红色字体做了标注,代码直接复制就能使用。 这个马拉车算法Manacher‘s Algorithm是用来查找一个字符串的 最长回文子串 的线性方法,由一个叫Manacher的人在1975年发明的,这个方法的最大贡献是在于将时间复杂度提升到了线性,这是非常了不起的。对于回文串想必大家都不陌生,就是正读反读都一样的字符串,比如 "bob", &#

  • 0
  • 0
  • 阅读 ( 86 )

最长回文字符串算法-Manacher’s Algorithm-马拉车算法

本文翻译于 LeetCode上关于最长回文字符串的讲解 除了翻译之外,其中还加入了个人的理解的部分,将其中没有详细说明的部分进行了解释。 时间复杂度为O(n)的算法 首先,我们需要讲输入的字符串 S 进行一下转换得到 T,转换的方法就是通过在每两个字符之间插入一个字符串“#”,你马上就能知道为什么要这么做。 例如 输入字符串 S = “abaaba”, 转换之后得到了 T = “#a#b#a#a#b#a#. 为了找到最长回文字符串,我们的做法是在从T中的第 i 元素开始往字符串的两边进行扩展,例如T[i

  • 0
  • 0
  • 阅读 ( 71 )

不会一致性hash算法,劝你简历别写搞过负载均衡

这两天看到技术群里,有小伙伴在讨论一致性hash算法的问题,正愁没啥写的题目就来了,那就简单介绍下它的原理。下边我们以分布式缓存中经典场景举例,面试中也是经常提及的一些话题,看看什么是一致性hash算法以及它有那些过人之处。 # 构建场景 假如我们有三台缓存服务器编号node0、node1、node2,现在有3000万个key,希望可以将这些个key均匀的缓存到三台机器上,你会想到什么方案呢? 我们可能首先想到的方案,是取模算法hash(key)% N,对key进行hash运算后取模,N是机器的数量。ke

  • 0
  • 0
  • 阅读 ( 57 )

智能优化算法应用:基于灰狼算法的Otsu图像多阈值分割-附代码

智能优化算法应用:基于灰狼算法的Otsu图像多阈值分割-附代码 文章目录 智能优化算法应用:基于灰狼算法的Otsu图像多阈值分割-附代码 1.Otsu阈值分割法原理 2.基于灰狼优化(GWO)的多阈值分割 3.算法结果: 4.参考文献: 5.Matlab代码: 摘要:Otsu 方法是应用最广泛的图像分割法之一,该方法也叫最大类间方法阈值分割法,选择分割阈值的标准是图像的类间方差达到最大或者类内方差最小。Otsu 阈值分割法可以从单阈值扩展到多级阈值分割,多阈值分割图像时采用多个不同的阈值将图像分割为多个不

  • 0
  • 0
  • 阅读 ( 62 )

算法学习的一些个人心得

目录 前言 正文 总结 前言 悟已往之不谏,知来者之可追。 正文 常规的经验贴呢,就是给学弟学妹推荐一些书单,然后写一写自己的刷题经历,最后推荐大家多打比赛,多做项目,多买一些网课。这是比较容易写的。 但我觉得,我们都是普通人,学习的领悟力也没有那么超群绝伦。可能在别人的怂恿下买了一堆科技感十足的书,用着自己的花呗透支去买一些不太实用的网课,真要翻开读上几页,或者认真学习网课,恐怕就要打开咸鱼回血了。 学算法也好,学技术也好, 我觉得做任何事情, 一定要明白自己的目标是什么。 这句话里,有两个关键词。 第

  • 0
  • 0
  • 阅读 ( 47 )

算法笔记习题2.3

问题 A: 例题4-1 一元二次方程求根 题目描述 求一元二次方程ax 2 +bx+c=0的根,三个系数a, b, c由键盘输入,且a不能为0,但不保证b 2 -4ac>0。 程序中所涉及的变量均为double类型。 输入 以空格分隔的一元二次方程的三个系数,双精度double类型 输出 分行输出两个根如下(注意末尾的换行): r1=第一个根 r2=第二个根 结果输出时,宽度占7位,其中小数部分2位。 如果方程无实根,输出一行如下信息(注意末尾的换行): No real roots! 样例输入 1

  • 0
  • 0
  • 阅读 ( 56 )

五种常用排序算法总结

本篇文章讲的是以下五种常用的排序算法: 一、冒泡排序 1、原理 每次从前往后遍历整个数组,每一项与其后一项进行对比,若符合要求(从大到小或从小到大),就交换位置。 一遍循环结束后,最大(小)的值就会被排在数组结尾,即每次循环能排好一位,所以要遍历n遍,才能把整个数组排好。 2、特点 实现简单,效率低,排序是 稳定 的。 3、算法复杂度 时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(1) 4、代码实现 function bubbleSort (array) { for (let i = 0; i < arra

  • 0
  • 0
  • 阅读 ( 65 )

算法基础:NP完全问题

本博客所有内容均整理自《算法图解》,欢迎讨论交流~ 相信稍微做过一点学术研究的都不会对“NP完全问题”这个概念感到陌生。它是千禧难题之首。 对于NP完全问题的定义,百度百科是这样给出的:NP完全问题(NP-C问题),是世界七大数学难题之一。 NP的英文全称是Non-deterministic Polynomial的问题,即 多项式复杂程度的非确定性问题 。简单的写法是 NP=P?,问题就在这个问号上,到底是NP等于P,还是NP不等于P。 通俗地来说,有些计算问题是确定性的,比如加减乘除之类,你只要按照公式

  • 0
  • 0
  • 阅读 ( 68 )

高精度算法(一)高精度加法

学过编程的大家一定对int long 不陌生吧,那么自然是知道它们各自能表达的数范围,比如int能表示范围为2^32,这看起来很大,但在大数据时代的如今,不说是int 哪怕是long long也是不够的,那么为了使用或计算这些超出或远超整形大小的数,我们就需要使用多个数来表示这一个数,表示多个数的数据类型在c语言里有数组和字符串。 数组:每个数组元素储存一位数(不一定是个位数,也可能是10 12甚至2000),数组的优点是可以直接进行加减计算,而缺点却是无法直接输入,每位数之间需要有分隔符,这不符合数值输

  • 0
  • 0
  • 阅读 ( 67 )

排序算法一——冒泡排序

排序算法一:冒泡排序 最简单,最常用的排序方法之一。冒泡排序是稳定的,相同的值的相对位置在排序后没有改变。时间复杂度O(n^2)。 冒泡排序的代码及其改进版: /***************************************************** File name:1bubble.c Author: Tang Zhiqian Date:2017-08-07 17:07 *****************************************************/ #i

  • 0
  • 0
  • 阅读 ( 72 )

数据结构排序算法摘要

这里是引用 1.插入排序: (1).直接插入排序:把待排序的记录按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中,直到所有的记录插入完为止,得到一个新的序列 (2).折半插入排序:在将一个元素插入已排好序的数组的过程中,寻找插入点,将待插入区域的首元素设为a[low],末元素设为a[high],则轮比较时将待插入元素与a[mid]相比较,其中mid=(low+high)/2,如果比a[mid] 小,则选择a[low]到a mid-1 为新的插入区域,否则选择a mid+1 到a[high]为新的插入

  • 0
  • 0
  • 阅读 ( 72 )

排序算法——直接插入排序(图文超详细!)

简介 英文名:Straight Insertion Sort 也是一种最简单的排序方法,其基本操作是将一条记录插入到已排好的有序表中,从而得到一个新的、记录数量增1的有序表 步骤 以下用数组2,5,8,3,6,9,1,4,7为例 从小到大排序 1.先看第一个数,将数组划分为有序和无序部分 首先看第一个数2,一个数必然有序,所以将2划分有序,后面都是无序 2.无序部分的首个插入到有序部分 取出无序部分的首个,在有序部分从后向前比较,插入到合适的位置 3.重复第2步直到无序部分全部插入有序 8也是一次比较就可

  • 0
  • 0
  • 阅读 ( 58 )