HDU 3555——Bomb

本文介绍了一种使用数位DP方法解决特定数字组合问题的技巧,即计算从1到N范围内不包含数字组合'49'的整数数量,并给出了详细的代码实现。

这也是一道数位dp的题。

题意:

让你在1~N中间找出含有“49”的数有几个,并输出。

思路:

这一开始我想着和上一题一样,正着枚举,但是发现这样子不太方便,后来借鉴了别人的思路发现我们可以反着做,先找出不含有49的数有几个,然后用N减掉就好了。这里还包含了0,所以记得要加上1。

*然后dp[dep][pre]记得要开LL,要不然会WA。


#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<map>
#include<set>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<queue>
#include<iostream>
#include<time.h>
using namespace std;
typedef __int64 ll;
typedef unsigned __int64 ULL;
#define pi acos(-1.0)
#define Ex exp(1.0)
#define maxn 66
int dig[maxn],vis[maxn][maxn];
ll dp[maxn][maxn];		//要用__int64存!
ll go(int dep,int pre,int less){
	if(dep<0) return 1;
	else if(vis[dep][pre]&&less) return dp[dep][pre];
	else{
		if(less){
			ll& tmp=dp[dep][pre];
			vis[dep][pre]=1;
			for(int i=0;i<10;i++){
				if(pre!=4||(pre==4&&i!=9)){
					tmp+=go(dep-1,i,1);
				}
			}
			return tmp;
		}
		else{
			ll tmp=0;
			for(int i=0;i<=dig[dep];i++){
				if(pre!=4||(pre==4&&i!=9)){
					tmp+=go(dep-1,i,i!=dig[dep]);
				}
			}
			return tmp;
		}
	}
}
ll solve(ll x){
	int len=0;
	while(x){
		dig[len++]=x%10;
		x=x/10;
	}
	return go(len-1,0,0);		//!!!反着做的思路
}
int main(){
	ll n;
	int T;
	while(~scanf("%d",&T)){
		while(T--){
			scanf("%I64d",&n);
			printf("%I64d\n",n-solve(n)+1);	//因为它把0也给算进去了,所以最后要加上1
		}
	}
	#ifndef ONLINE_JUDGE
	system("pause");
	#endif
	return 0;
}
/*
3
1
50
500 
*/


内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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