2947 look up s

这是一个使用单调栈解决编程问题的例子,代码实现寻找每只奶牛最近的仰望对象。程序通过读取奶牛编号,利用单调递增的栈来存储编号,有效地找出每个奶牛的最近目标。主要涉及数据结构和算法的应用。

2947 look up s

每只奶牛都朝有看齐,求每一只奶牛的最近的仰望对象,很明显,这是一单调栈的模板,没有什么好解释的,输出的时候需要换行,并且输出的是编号

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<stack>
using namespace std;
const int SIZE=3e6+5;
const int inf=9999999;
int a[SIZE],answer[SIZE];
stack<int> s;
int main() {
	int n;
	cin>>n;
	for(int i=1; i<=n; i++) {
		scanf("%d",&a[i]);
	}
	//单调递增
	for(int i=1; i<=n; i++) {
		if(s.empty()||a[i]<=a[s.top()]) s.push(i);//存储编号
		else {
			while(s.size()&&a[i]>a[s.top()]) {
				answer[s.top()]=i;
				s.pop();
			}
			s.push(i);
		}

	}
	for(int i=1; i<=n; i++)
		printf("%d\n",answer[i]);
	return 0;
}
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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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