wxh-b2

本文介绍了一个基于行列选择的优化算法,通过使用或运算判断行列的有效性,并采用多种策略减少不必要的行列选择,以此来提高整体效率。

wxh-b2
本 题 虽 然 很 容 易 想 , 但 就 像 C S P T 2 一 样 多 坑 本题虽然很容易想,但就像CSPT2一样多坑 CSPT2

———————————————————————————————

  1. 只要一行一列中有一个就可以用这一列
  2. 判断一行一列要用或

——————————————————————————

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

const int N=502;
int n;
char s[N][N];
vector <int> sum[N];
vector <int> ::iterator it;
bool ll[N];
int main(){ 
	scanf("%d",&n);
	bool flag0=false;
	int stmp=0;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		scanf("%s",(s[i]+1));
		for(int j=1;j<=n;j++)
	    {
	    	if(s[i][j]=='.'){
	    	     sum[i].push_back(j);
			}
			if(s[i][j]=='#') flag0=true;
		}
	}
	for(int i=1;i<=n;i++){
		bool flagg=0;
		for(int j=1;j<=n;j++){
			if(s[j][i]=='#') {ll[i]=1;}
			else {ll[i]=ll[i]|0;flagg=1;}
		}
		if(!flagg)
		{
			stmp++;
		}
	}
	if(!flag0) {
		puts("-1");
		exit(0);
	}
	int ans=N*N;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		int l=sum[i].size();
		int add=0;
		if(l==n){
			if(!ll[i]){
				continue;
			}
			else add+=n+n,ans=min(ans,add);
		}
		else{
			if(l==0){
			   ans=min(ans,n-stmp);
			   continue;	
			}
			if(!ll[i]){
				ans=min(ans,1+n-stmp+l);
				continue;
			}
			ans=min(ans,n-stmp+l);
		}
	}
	printf("%d",ans);
}
git rebase -i <目标提交的父提交哈希> wxh@wxh-d:~/tplink/keti/origin_code/originForgit/PLATFORM_650GP$ git log commit 4d197fd89bdfd76c13fcaa48b2f9c4451ed7c79b (HEAD -> 1118_poe_auto_recovery) Author: wxh <wangxinhua@tp-link.com.hk> Date: Tue Nov 18 10:09:41 2025 +0800 [问题] :新增poe auto recovery 功能,优化poe模块; 1. 添加op sw uc api 层有关poe auto recovery的必要补充; 2. 适配poe auto recovery ui 完成; 3. 添加poe端口数量和位置的任意配置功能, 通过dev_config.json 中的"poeOutBitMap":3配置; 4. 添加poe out最大输出功率的能力值配置, 通过dev_config.json中"port_power_limit":154 配置; 5. 添加模块联动函数, 根据端口的实际供电状态, 实时打开或关闭此端口的poe auto recovery功能; 6. 添加硬件抽象中间层, poe.c和poe_recovery.c中 直接调用的ad_前缀的函数被封装到hw_poe_api.c中; 7. 添加debug串口命令行工具, poe -h查看打印poe状态机状态以及写入或显示寄存器值; 8. 消除一些平台差异, poe.c中存在13处sw_ 和 uc_ 前缀函数, 不符合EAP平台的命名规范, 重新命名。9. 删减 apiPoeMP3924 中多余的端口参数定义,统一端口迭代和合法性判断语句; 10. poe auto recvoery中多余函数的删除、调用关系的简化、变量接口封装; Change-Id: I4b26c039a6dc901ebcb5bb3ba34af72bb34c8944 commit aa18bafc7594da682211d09d334dbb907a0483a5 (0819_topush2) Author: liaojinlei <liaojinlei@tp-link.com.hk> Date: Tue May 14 17:35:40 2024 +0800 no git pull Change-Id: Id9dc20d1b20c3dfc4085b177ba1069388710e9da 这个哈希值是4d197fd89bdfd76c13fcaa48b2f9c4451ed7c79b这个吗
11-19
wxh@wxh-dt:~/tplink/PLATFORM/sdk/qca$ git log commit 4ef0453231b2bed4100ad7d89cf8e3cf58dcd0eb (HEAD -> 1204_SPF_11.3_CS-vine4_rrm) Author: 杨世彪 <yangshibiao@tp-link.com.hk> Date: Tue May 27 17:23:53 2025 +0800 Revert "[问题]:1.【RRM】11.4驱动用do_div做除法得到的信道利用率和底噪有误" This reverts commit 8f8d9fa755d1d2c2363d01cf22d6a3e88cbc9f06. Reason for revert: 进行专项提测,暂时回退提交 Change-Id: I56d2f11b03faa4f86cbcfcea2aacbfec7e71e629 commit 5bf571e1c8732041a4cad847bab3fc8056362c8a Author: yangshibiao <yangshibiao@tp-link.com.hk> Date: Sun May 18 17:45:09 2025 -0700 [问题]:1.【RRM】11.4驱动用do_div做除法得到的信道利用率和底噪有误 2.纠正错用do_div做除法的代码 [参考提交]:http://gerrit.ep.tp-link.com/c/SMB/EAP/SMB_QCA_SDK/+/185984 [原因]:do_div返回值是余数 [解决]:1.对底噪之和取反后作为参数传入qdf_do_div做除法,获取到的结果再取反即可获得底噪均值 2.应该使用函数qdf_do_div做除法 Change-Id: I72a90e57e597690be3b1f8ffab5ba7b9ed649ee6 commit dcb02cbf11501a6c6c724af3c412f944e4f49dbc Author: yangshibiao <yangshibiao@tp-link.com.hk> Date: Fri May 16 00:37:21 2025 -0700 [问题]:【RRM】11.4驱动64位除法没有使用函数do_div [参考提交]:http://gerrit.ep.tp-link.com/c/SMB/EAP/SMB_QCA_SDK/+/185789 [原因]:11.4驱动不能直接做除法,需要使用函数do_div [解决]:使用函数do_div做除法 Change-Id: I7d34bd13c49a1a453f8793b3d020288d99cfd40b commit 339233b1249156d41bb01d55711f23f00ceea9f3 Author: wangxinhua <wangxinhua@tp-link.com.h> Date: Thu Dec 4 15:20:38 2025 +0800 [问题]:【RRM】背景扫描优化-SDK改动 1.对多轮背景扫描获取的信道利用率取平均值 2.对多轮背景扫描获取的底噪取平均值,仅对有效结果取均值,剔除无效值0dBm和-254dBm 3.新增用于清除背景扫描保存在驱动的信道利用率和底噪结果的ioctl接口 [参考提交]:http://gerrit.ep.tp-link.com/c/SMB/EAP/SMB_QCA_SDK/+/185595 [原因]: [解决]: Change-Id: I8df2d84a415cfbe7a704d9b675a2debcf611172c 我怎么把我本地的第一个提交和第二个的提交删掉
12-05
基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模与负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间与电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计与未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程与代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理与调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置与需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定与多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
评论
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