BNU --- LiuLibo's Party

探讨了在有限条件下的聚会邀请问题,旨在最大化邀请相互认识的朋友对数,但避免形成三人小团体。通过递推模型求解最优解。

C. LiuLibo’s Party

Time Limit: 1000ms
Memory Limit: 65535KB
64-bit integer IO format:  %lld      Java class name:  Main
LiuLibo要举办一个party,由于场地、资金都比较有限,他决定在他所有的朋友中选择n个人来参加party。在LiuLibo的朋友中,不少人是相互认识的。LiuLibo就想,如果在来参加party的朋友之中,相互认识的人比较多,那么大家都容易玩得开心。另一方面他又想,如果有三个人两两相互认识,那么在party上可能这三个人就会形成一个小团体,而不愿意去结识其他朋友。于是问题就来了,他希望参加party的人尽可能是相互认识的,但是不会邀请两两之间相互认识的三个人。
现在他想知道,在最理想的情况下,最多他能邀请到多少对相互认识的人。
举例说明一下,如果LiuLibo的两个朋友丁丁和迪迪是相互认识的,另外丁丁和瓜瓜相互认识,但是瓜瓜和迪迪不认识,那么邀请这三个人参加party是符合条件的。其中包含两对相互认识的人:丁丁——迪迪、丁丁——瓜瓜。

Input

输入包括多组数据,每组数据为一个整数n(1≤ n ≤ 10000),表示LiuLibo打算邀请的朋友人数。
如果n=0则表示输入结束。

Output

对每组测试数据,输出一行答案,答案为一个整数,指出参加party的人最多可能有多少对是相互认识的。

Sample Input

1
2
3
0

Sample Output

0
1


 
解题思路:
此题为典型的递推模型,第n个人的中相互认识的对数,是n-1个人中认识的对数加上n/2对,这需要细心的将前几种情况列出来后观察得出。简言之,地推类的题目需要枚举和观察!
参考代码:
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
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13
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15
16
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19
20
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24
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28
29
#include <stdio.h>
#define N 10000
 
 
int  main( void )
 
{
     int  n;
     long  long  a[N] = {0, 1, 2};
 
     while  scanf ( "%d" ,&n) != EOF )
     {
         if  ( n == 0 )
         {
             break ;
         }
 
         int  i;
 
         for  ( i=3; i<n; i++ )
         {
             a[i] = a[i-1] + ( i + 1 ) / 2;
         }
 
         printf ( "%lld\n" ,a[n-1]);
     }
 
     return  0;
}
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研员及从事工业设备故障诊断的工程技术员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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