HDU3555 Bomb[数位DP]

本文介绍了一道名为B-Bomb的问题(HDU-3555),该问题要求计算在指定范围内包含数字49的所有整数的数量。采用动态规划方法进行解答,通过维护三种状态来简化问题:未出现4、出现4但未出现49、已出现49。代码实现使用C++完成。


题意:

给T组数据,每组数组给出一个n,问在[0,n],存在多少个数含有49(49是要连着的,至少含有一个就可以了)。


题解:

只要记录下三个状态,0号状态代表前面没有4,也没有49,1号状态代表前一位是4,那么只要当前位是9,就可以直接把状态转成2号状态,即当前的数已经存在49后面的数可以任意枚举。

那么状态转移的话,dp[i][j] 第一维表示当前位置,第二维表示三种状态,就上述的三种状态


#pragma comment(linker, "/STACK:102400000,102400000")
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<stack>
#include<set>
#include<map>
#include<vector>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N=30;
ll dp[N][3];
int num[N];
ll dfs(int pos,int sta,bool limit)//sta 0前面没有4   1前面有4  2前面有49
{
    if (pos==-1)
        return sta==2;//前面是否有49
    if (!limit && dp[pos][sta]!=-1)
        return dp[pos][sta];
    ll cnt=0;
    int mx=limit?num[pos]:9;
    for (int i=0 ; i<=mx ; ++i)
    {
        if ((sta==1 && i==9) || sta==2)
            cnt+=dfs(pos-1,2,limit && i==num[pos]);
        else
            cnt+=dfs(pos-1,i==4,limit && i==num[pos]);
    }
    if (!limit)
        dp[pos][sta]=cnt;
    return cnt;
}
ll divi(ll n)
{
    int pos=0;
    while (n)
    {
        num[pos++]=n%10;
        n/=10;
    }
    return dfs(pos-1,0,1);
}
int main()
{
    int T;
    scanf("%d",&T);
    memset(dp,-1,sizeof(dp));
    while (T--)
    {
        ll n;
        scanf("%lld",&n);
        printf("%lld\n",divi(n));
    }
    return 0;
}





内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值