母函数练习2

题目:hdu1171

题意:有n个物品,每个物品有它的重量和它的数目。求怎么尽可能把它们分成两部分。

解答:写出其母函数,然后模拟(也可以用完全背包)

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<cstring>
using namespace std;
const int MAXN = 250005;
int c1[MAXN],c2[MAXN];
struct Event
{
    int V,M;
};
Event event[MAXN];
int main()
{
    int n;
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        if(n<0)
            break;
        int sum = 0;
        for(int i = 1;i <= n;i++)
        {
             scanf("%d%d",&event[i].V,&event[i].M);
             sum += event[i].V * event[i].M;
        }
        memset(c1,0,sizeof(c1));
        for(int i = 0;i <= event[1].M;i++)
            c1[i*event[1].V] = 1;
        int m = event[1].V * event[1].M;
        memset(c2,0,sizeof(c2));
        for(int i = 2;i <= n;i++)
        {
            for(int j = 0 ;j <= MAXN;j++)
            for(int k = 0;k <= event[i].M;k++)
                c2[k*event[i].V+j] += c1[j];
            for(int i = 0;i <= MAXN;i++)
            {
                c1[i] = c2[i];
                c2[i] = 0;
            }
        }
        int t = sum;
        sum = sum/2;
        int a,b;
        for(int i = sum;i>=0;i--)
            if(c1[i])
        {
            a = i;
            break;
        }
        for(int i = sum;i<=250000;i++)
            if(c1[i])
        {
            b = i;
            break;
        }
         int ans;
         double tmp = (double)t / 2;
         if(tmp - a < b - tmp)
            ans = a;
        else
            ans = b;
        int temp = max(ans,t - ans);
        printf("%d %d\n",temp,t - temp);
    }
    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,提出了一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:具备一定自动化、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。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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