Bupt OJ-306. Python List-计算机一2014

本文介绍了一个使用C++实现的列表操作程序,包括创建、插入元素、排序及按索引检索等功能。通过读取标准输入的方式接收命令并执行相应的列表操作。
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string>
#include<vector>
#include<map>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std; 
vector<int>a[100];
map<string,int>b;

int main(){
	//freopen("data.txt","r",stdin);
	int T;
	scanf("%d",&T);
	while(T--){
		int n,cnt=0;
		scanf("%d",&n);
		getchar();
		for(int i=0;i<n;i++)
		    a[i].clear();
		b.clear();
		while(n--){
			char c;
			string line,snum,opp;
			while(scanf("%c",&c)&&c!='='&&c!='.'&&c!='[')//得到List名 
			   snum.insert(snum.end(),1,c);
			if(c=='='){//清空 
				if(!b.count(snum))b[snum]=cnt++;
				else a[b[snum]].clear();
				getline(cin,line);
			}
			else if(c=='.'){
				while(scanf("%c",&c)&&c!='(')
				opp.insert(opp.end(),1,c);
				if(opp[0]=='a'){//插入 
					int x;
					scanf("%d",&x);
					a[b[snum]].push_back(x);
					
				}
				else {//排序 
					sort(a[b[snum]].begin(),a[b[snum]].end());		
				}
				getline(cin,line);	
			}
			else {//查找 
				int x;
				scanf("%d",&x);
				if(x<a[b[snum]].size())printf("%d\n",a[b[snum]][x]);
				else printf("ERROR\n");	
				getline(cin,line);	
			}	
		}	
	}
	return 0;
}

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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