数位DP小结

数位DP技巧解析

数位DP的模式一般是从L到R有多少满足条件的数。
写记忆化搜索不错,模式性很强而且好写。省略了不少无效状态。
比较难想的是状态的优化和表示。
SPOJ - BALNUM
Balanced Numbers
给出区间[L,R]问在区间中有多少数字满足其某一位是奇数的位数有偶数个,某一位是偶数的位数有奇数个。
考虑状态压缩,0-9这9个数,每个数3个状态,0代表没使用,1代表用了奇数个,2代表用了偶数个。然后就是个3^10的状态。f[i][j][0/1]表示dp到第i位,状态是j,dp过的前i位和R的大小比较。
然后每次encode/decode存取状态dp即可。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#define ll long long
using namespace std;
int cas,bit[20];
ll l,r,f[20][60000];
bool check(int s)
{
    int tmp[10];
    for(int i=0;i<10;++i)
    {
        tmp[i]=s%3;
        s/=3;
    }
    for(int i=0;i<10;++i)
        if(tmp[i])
        {
            if(i%2==0&&tmp[i]==2)return 0;
            if(i%2==1&&tmp[i]==1)return 0;
        }
    return 1;
}
int getnews(int pos,int s)
{
    int tmp[10];
    for(int i=0;i<10;++i)
    {
        tmp[i]=s%3;
        s/=3;
    }
    if(tmp[pos]==0)tmp[pos]=1;
    else tmp[pos]=3-tmp[pos];
    int news=0;
    for(int i=9;i>=0;--i)
    {
        news*=3;
        news+=tmp[i];
    }
    return news;
}
ll dfs(int pos,int s,bool flag,bool z)
{
    if(pos==-1)return check(s);
    if(!flag&&f[pos][s]!=-1)return f[pos][s];
    ll res=0;
    int end=flag?bit[pos]:9;
    for(int i=0;i<=end;++i)res+=dfs(pos-1,(z&&i==0)?0:getnews(i,s),flag&&i==end,z&&i==0);
    if(!flag)f[pos][s]=res;
    return res;
}
ll cal(ll x)
{
    int tot=0;
    while(x)
    {
        bit[tot++]=x%10;
        x/=10;
    }
    return dfs(tot-1,0,1,1);
}
int main()
{
    scanf("%d",&cas);
    memset(f,-1,sizeof f);
    while(cas--)
    {
        scanf("%lld%lld",&l,&r);
        printf("%lld\n",cal(r)-cal(l-1));
    }
}

CodeForces 55D
Beautiful numbers
给出区间[L,R]问在区间中有多少数字满足这个数是它的所有数位的数的倍数。
易得lcm(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9)=2520,那么只要这个数是2520的倍数,这个数一定是0-9中任意一个子集lcm的倍数。所以当前数字的状态得到压缩了。f[i][j][k]表示dp到前i位,这个数mod2520为j,这个数各位数字的lcm为k时满足条件的个数。然后dp就好了。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#define ll long long
using namespace std;
int cas,cnt,bit[20],inx[2525];
ll l,r,f[20][2520][50];
ll gcd(ll x,ll y)
{
    return y?gcd(y,x%y):x;
}
ll lcm(ll x,ll y)
{
    return x/gcd(x,y)*y;
}
ll dfs(int pos,int presum,int prelcm,bool flag)
{
    if(pos==-1)return presum%prelcm==0;
    if(!flag&&f[pos][presum][inx[prelcm]]!=-1)return f[pos][presum][inx[prelcm]];
    ll res=0;
    int end=flag?bit[pos]:9;
    for(int i=0;i<=end;++i)res+=dfs(pos-1,(presum*10+i)%2520,i?lcm(prelcm,i):prelcm,flag&&i==end);
    if(!flag)f[pos][presum][inx[prelcm]]=res;
    return res;
}
ll cal(ll x)
{
    int tot=0;
    while(x)
    {
        bit[tot++]=x%10;
        x/=10;
    }
    return dfs(tot-1,0,1,1);
}
int main()
{
    scanf("%d",&cas);
    memset(f,-1,sizeof f);
    for(int i=1;i<=2520;++i)if(2520%i==0)inx[i]=cnt++;
    while(cas--)
    {
        scanf("%I64d%I64d",&l,&r);
        printf("%I64d\n",cal(r)-cal(l-1));
    }
}
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或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应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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