HDU 3183 - A Magic Lamp

RMQ的应用题。

题目思路请参考:http://blog.youkuaiyun.com/acdreamers/article/details/8692384

RMQ请参考:http://blog.youkuaiyun.com/liang5630/article/details/7917702

代码请参考:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<queue>
#define MAXN 1003
using namespace std;
int min_num[MAXN][MAXN],n,m; 
char num[MAXN];
void RMQ_init()
{
	for(int i=1;i<=n;i++) min_num[i][0]=num[i-1]-'0';
	int j_max=(log(n)/log(2.0));
	for(int j=1;j<=j_max;j++)
	{
		for(int i=1;i<=n;i++)
			if(i+(1 << j)-1 <= n) min_num[i][j]=min(min_num[i][j-1],min_num[i+(1<<(j-1))][j-1]);
	}
}
int query(int l,int r)
{
	int k=log(r-l+1)/log(2.0);
	return min(min_num[l][k],min_num[r-(1<<k)+1][k]);
}
int find(int x,int l,int r)
{
	for(int i=l;i<=r;i++) if(num[i-1]-'0'==x) return i;
}
int main()
{
	while(scanf("%s %d",num,&m)!=EOF)
	{
		n=strlen(num);
		RMQ_init();
		queue<int> q;
		int l=1,r=m+1;
		for(int i=1;i<=n-m;i++)
		{
			int now=query(l,r);
			q.push(now);
			l=find(now,l,r)+1;
			r+=1;
		}
		bool flag=0;
		while(!q.empty())
		{
			int now=q.front();q.pop();
			if(now==0 && flag) printf("0");
			if(now!=0)
			{
				printf("%d",now);
				flag=1;
			}
		}
		if(flag==0) printf("0");
		printf("\n");
	}
}


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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