[蒟蒻}初赛题目选

NOIP 2017 提高组初赛试题

进制
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整数部分,除法取余,逆序输出
小数部分,乘法取整,正序输出

补码、反码、源码
-

图论

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第一步,把顶部的1变成0,如右上角的图所示
第二步,把中间第4个空格上的0变成1,如左下角的图所示
第三步,把中央的1变成0,如右下角的图所示
至此,所有的数字都变成0

字串有空串!!集合有空集
数学打脸
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玄学题目
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解;根据题意,甲、乙、丙3位同学选修课程,
从4门课程中,甲选修2门,有C42种,
乙、丙各选修3门,有C43•C43种,
则不同的选修方案共有C42•C43•C43=96种,
故选C.

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8 C
非闰年,X年10月1日到X+1年10月1日,经过365天。365 % 7 = 1,在星期上相当于过了一天。
闰年一年366天,366 % 7 = 2,在星期上相当于过了二天。
判断闰年有两个条件:能被400整除;或能被4整除且不能被100整除。
1999年10月1日~2017年10月1日,这18年里有13个非闰年5个闰年(2000,2004,2008,2012,2016),相当于经过13 + 5 * 2 = 23天,23 % 7 = 2,相当于经过了2天。
星期日 - 2 = 星期五。

内容概要:本文详细探讨了双馈风力发电机(DFIG)在Simulink环境下的建模方法及其在不同风速条件下的电流与电压波形特征。首先介绍了DFIG的基本原理,即定子直接接入电网,转子通过双向变流器连接电网的特点。接着阐述了Simulink模型的具体搭建步骤,包括风力机模型、传动系统模型、DFIG本体模型和变流器模型的建立。文中强调了变流器控制算法的重要性,特别是在应对风速变化时,通过实时调整转子侧的电压和电流,确保电流和电压波形的良好特性。此外,文章还讨论了模型中的关键技术和挑战,如转子电流环控制策略、低电压穿越性能、直流母线电压脉动等问题,并提供了具体的解决方案和技术细节。最终,通过对故障工况的仿真测试,验证了所建模型的有效性和优越性。 适用人群:从事风力发电研究的技术人员、高校相关专业师生、对电力电子控制系统感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解DFIG工作原理、掌握Simulink建模技能的研究人员;旨在帮助读者理解DFIG在不同风速条件下的动态响应机制,为优化风力发电系统的控制策略提供理论依据和技术支持。 其他说明:文章不仅提供了详细的理论解释,还附有大量Matlab/Simulink代码片段,便于读者进行实践操作。同时,针对一些常见问题给出了实用的调试技巧,有助于提高仿真的准确性和可靠性。
### 关于环形链座位安排动态规划算法题解决方案 #### 问题背景 环形链座位安排问题是典型的组合优化问题之一,通常涉及如何在有限条件下最大化某种收益或满足特定约束。这类问题可以通过动态规划(Dynamic Programming, DP)来求解。 --- #### 核心概念解析 1. **环形链的特点** 环形链意味着首尾相连,因此处理时需特别注意边界条件。如果直接将其视为线性结构,则可能导致重复计数或遗漏某些状态[^1]。 2. **动态规划的核心要素** - **状态定义**: 定义 `dp[i][j]` 表示从第 i 到 j 的子区间内的最优解。 - **转移方程**: 基于当前区间的决策更新全局最优值。例如,在环形链中可能需要考虑两种情况:包含第一个节点或者不包含最后一个节点。 \[ dp[i][j] = \max(dp[i+1][j], dp[i][j-1]) + value(i,j) \] - **初始化与边界条件**: 初始化单个节点的状态为该节点本身的权值;对于空区间设为 0 或其他合理默认值。 3. **时间复杂度析** 动态规划的时间复杂度主要取决于状态数量以及每次状态转移所需的操作次数。假设共有 N 个位置,则标准实现下的时间复杂度一般为 \(O(N^2)\)。 --- #### 示例代码实现 以下是基于 Python 实现的一个简单版本: ```python def circular_seat_arrangement(values): n = len(values) # 辅助函数用于解决线性DP部 def linear_dp(start, end): dp = [0] * n dp[start] = values[start] for i in range(start + 1, end + 1): dp[i] = max( dp[i - 1], values[i] + (dp[i - 2] if i >= start + 2 else 0) ) return dp[end] # 考虑两种情况:排除头 OR 排除尾 case1 = linear_dp(0, n - 2) # 不最后一位 case2 = linear_dp(1, n - 1) # 不第一位 return max(case1, case2) # 测试数据 values = [3, 7, 4, 6, 5] result = circular_seat_arrangement(values) print(f"最大价值: {result}") ``` 上述代码通过治策略解决了环形链上的最值问题,并利用了动态规划的思想减少冗余计算。 --- #### 注意事项 当面对更复杂的场景时(如增加更多维度的约束),可以尝试引入记忆化搜索代替传统表格形式的动态规划方法,从而简化逻辑控制的同时保持较高的效率[^2]。 --- ###
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