【题解】洛谷P2085 最小函数值(堆)

多项式函数最小值序列
本文介绍了一种基于优先队列的数据结构实现方法,用于解决给定多项式函数集合在正整数范围内的最小值序列问题。通过初始化每个函数在x=1时的值,并利用优先队列动态更新每轮最小值及其对应的函数,实现了高效的求解。

这个题和序列合并非常相似。只不过传的参数多了一点。。想了解思想的可以去我之前博客序列合并那道题看。

由于函数系数为正整数,所以对每一个函数来说在正整数范围内都是增函数,知道这一点就可以解决这个问题了。

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<queue>
using namespace std;
struct H
{
	int a;
	int b;
	int c;
	int x;	
}w[10010];
int n,m;
priority_queue<H> q;
bool operator < (const H &o1,const H &o2)
{
	return o1.a*o1.x*o1.x+o1.b*o1.x+o1.c>o2.a*o2.x*o2.x+o2.b*o2.x+o2.c;
}
int main()
{
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%d%d%d",&w[i].a,&w[i].b,&w[i].c);
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		q.push((H){w[i].a,w[i].b,w[i].c,1});
	}
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		H tmp=q.top();
		q.pop();
		printf("%d ",tmp.a*tmp.x*tmp.x+tmp.b*tmp.x+tmp.c);
		tmp.x++;
		q.push(tmp);
	}
	return 0;
}

 

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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