PHANTOM

NOIP2016幻象值问题解析

4756. 【NOIP2016提高A组模拟9.4】幻象 (Standard IO)

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Description

phantom是一位爱思考的哲♂学家。
最近phantom得到了森の妖精的真传。在他练功的时候, 每秒他的思绪中都有一定的概率浮现出奇♂异的幻象,持续x秒的幻象将产生x^2 的幻象值。
phantom练功发自真心,他想知道,在N秒内他期望产生的幻象值是多少。

Input

第一行包含 1 个正整数 N ,表示总时间 N 秒。
第二行包含 N 个用空格隔开的在[0,100]之间的正整数,其中第i个数a[i]表示第i秒浮现幻象的概率为百分之a[i]。

Output

1 个实数,四舍五入后保留一位小数,表示期望幻象值。 

Sample Input

3
50 50 50

Sample Output

2.8

Data Constraint

对于 40%的数据 N ≤ 10
对于 60%的数据 N ≤ 100
对于 100%的数据,N ≤ 10^6
数据规模较大,请使用效率较高的读入方式。

Source / Author: phantom

 

题解:

 设 L[i]为第 i 秒幻象的持续时间的期望. 显然 L[i] = (L[i-1] + 1) * a[i]%

第一种情况:不选,持续时间为0,贡献为0

第二种情况:选 , 期望持续时间是 (L[i-1] + 1)*a[i]% , 就是前面的期望长度+1再乘继续选这一位的概率。

N=3时

L[1] = 1*a1

L[2] = L[1] *a2+a2 = a1*a2 + a2 (两个都选 或 第一不选)

L[3] = L[2] * a3 +a3 = a1*a2*a3 + a2*a3 + a3 (同理)

 

 

设 f[i]表示前 i 秒的答案 f[i] = f[i-1] + ((L[i-1] + 1)^2 – L[i-1]^2) * a[i]% 时间复杂度为 O(N)

((L[i-1] + 1)^2 – L[i-1]^2)  

若要算i的答案,要把之前的剪掉,最后乘上选i的概率。

 

#include<bits/stdc++.h>
#define mem(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
#define rint register int
#define N 1000010
#define open(x) freopen(x".in","r",stdin);freopen(x".out","w",stdout);
#define inf 2147483647
using namespace std;

int i,j,n,t,a[N];
double l[N],f[N];

double sqr(double x){return x*x;}

void read(int &x)
{
	x=0;
	char ch=getchar();
	while(!isdigit(ch))ch=getchar();
	while(isdigit(ch))x=(x<<1)+(x<<3)+ch-'0',ch=getchar();
	return ;
}


int main()
{
	scanf("%d",&n);
	for(i=1;i<=n;i++)read(a[i]);
	for(i=1;i<=n;i++)l[i] = (l[i-1]+1)*a[i]/100;
	for(i=1;i<=n;i++)f[i] = f[i-1] + (sqr(l[i-1]+1) - sqr(l[i-1]))*a[i]/100;
	printf("%.1lf",f[n]);
	return 0;
}

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

【无人机】湍流天气下发动机故障时自动着陆的多级适配研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“湍流天气下发动机故障时无人机自动着陆的多级适配研究”展开,提出了一种在极端气象条件下应对无人机动力系统突发故障的自动着陆控制策略。通过构建多级适配控制架构,结合鲁棒控制与自适应算法,提升无人机在湍流干扰下的稳定性和安全性,确保其在发动机部分或完全失效情况下仍能实现平稳着陆。研究采用Matlab进行系统建模与仿真验证,涵盖了飞行动力学模型、故障检测机制、姿态控制律设计及着陆轨迹规划等关键环节,重点解决了强扰动环境下的系统不确定性与控制性能退化问题。; 适合人群:具备一定飞行器控制、自动控制理论基础,熟悉Matlab仿真工具的研究生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合研究无人机容错控制、飞行安全与应急着陆技术的相关从业者。; 使用场景及目标:①研究无人机在突发故障与复杂气象耦合条件下的安全着陆机制;②开发具备高鲁棒性的容错飞控系统;③为无人机适航安全标准提供理论支持与仿真验证手段;④应用于军事侦察、电力巡检、应急救援等高风险作业场景中的自主安全决策系统设计。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解控制算法的实现细节,重点关注多级控制器的设计逻辑与故障切换策略,同时可通过修改湍流强度、故障模式等参数进行仿真对比,以掌握系统在不同工况下的响应特性与适应能力。
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