神奇的操作

神奇的操作
仔细思考后发现本题没有什么办法,但是仔细想想好像记忆化可以过(因为每次/2或/3,-1的操作尽量不用),但是,1e9好像没办法记忆化,然后就只能碰碰运气,加个优化不记忆化能过吗?qwq——显然过不了

可以当个套路来记,用map记忆化

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

typedef long long ll;
int n;
int f1[33],f2[25];
map <ll ,int > mp; 
ll ksm(ll x,ll pow){
	ll ans=1,res=x;
	while(pow){
		if(pow&1) ans=ans*res;
		res=res*res;
		pow>>=1;
	}
	return ans;
}
const int N=1e9;
int sum=N,now;
int dfs(int x){
	if(mp[x]){
		return mp[x];
	}
	int tp=N;
	if(x==1){
		return 1;
	}
	if(x==2||x==3){
		return 2;
	}
	if(x%3==0){
		tp=min(tp,dfs(x/3)+1);
	}
	if(x%3==1){
		tp=min(tp,dfs((x-1)/3)+2);
	}
	if(x%2==0){
		tp=min(tp,dfs(x/2)+1);;
	}
	if(x%3==2){
		tp=min(dfs((x-2)/3)+3,tp);
	}
	if(x%2==1){
		tp=min(dfs((x-1)/2)+2,tp);
	}
	mp[x]=tp;
	return tp;
}
int main(){
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--){
	   scanf("%d",&n);
	   sum=dfs(n);
	   printf("%d\n",sum);
    }
}

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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