例6-3 uva 442

题目链接

https://vjudge.net/problem/UVA-442

题意:

已知 n ​ n​ n个矩阵的行和列,给出一系列矩阵相乘的表达式,求是否可以相乘,如果可以的话求相乘的次数。

思路

表达式问题一般也用栈来模拟。

本题中每两个矩阵相乘都有括号,如(AB)、((AB)C)而不会出现(ABC)。

因此左括号直接忽略,字母入栈,遇到右括号就把栈中两个元素相乘再入栈。

如果前一个矩阵的列和后一个矩阵的行不相等,则输出error。

AC代码
#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <cstring>
#include <set>
#include <vector>
#include <queue>
#include <stack>
#include <map>
using namespace std;
#define ll long long 
const int maxn = 100010;

struct Node {
    int row, col;
}node[30], n1, n2;
char s[maxn];

int main() {
    // freopen("in.txt", "r", stdin);
    // freopen("out.txt", "w", stdout);
    int n, len, x;
    scanf("%d", &n);
    for(int i = 0; i < n; i++) {
        scanf("%s", s);
        x = s[0] - 'A';
        scanf("%d%d", &node[x].row, &node[x].col);
    }
    while(~scanf("%s", s)) {
        stack<Node> S;
        ll ans = 0;
        bool flag = true;
        len = strlen(s);
        for(int i = 0; i < len; i++) {
            if(s[i] == '(') continue;
            else if(s[i] == ')') {
                n2 = S.top();
                S.pop();
                n1 = S.top();
                S.pop();
                if(n1.col != n2.row) {
                    flag = false;
                    break;
                }
                else {
                    ans += n1.row * n1.col * n2.col;
                    n1.col = n2.col;
                    S.push(n1);
                }
            }
            else {
                S.push(node[s[i] - 'A']);
            }
        }
        if(flag)
            printf("%lld\n", ans);
        else
            printf("error\n");
    }
    return 0;
}
电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度模型(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度模型”展开,基于Matlab代码实现,旨在应对电动汽车大规模接入电网带来的不确定性挑战。通过构建分布式鲁棒优化模型,充分考虑电动汽车充电负荷的随机性与波动性,在保证电网安全稳定运行的前提下,优化调度方案以降低运行成本、提升能源利用效率。文中结合博士论文复现背景,详细阐述了模型构建、算法设计及仿真验证过程,并提供了完整的代码资源支持,体现了较强的理论深度与工程实践价值。此外,文档还列举了大量相关研究主题,涵盖微电网优化、需求响应、储能调度等多个方向,突出其在综合能源系统优化中的典型应用场景。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事新能源并网、智能电网调度等相关领域的工程技术人员;尤其适合开展电动汽车调度、鲁棒优化建模等课题研究的高年级本科生与博士生。; 使用场景及目标:①复现并深入理解电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度方法;②掌握Matlab在电力系统优化中的建模与求解技巧;③为科研论文撰写、课题申报及实际项目开发提供算法参考与代码基础;④拓展至其他分布鲁棒优化问题的研究与应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块学习,重点理解目标函数构建、不确定集合设定、ADMM等分布式求解算法的实现逻辑。同时可参照文档中列出的相关案进行对比分析,提升综合建模能力。注意区分集中式与分布式优化架构差异,加强对鲁棒性与计算效率平衡的理解。
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