AGC002D Stamp Rally

本篇博客介绍了一道名为'Stamp Rally'的题目,该题目的解决方案涉及Kruskal算法和重构树的应用。博主通过建立重构树和树上倍增数组,采用二分法寻找答案,并利用DFS序来验证给定条件。

题目链接:https://atcoder.jp/contests/agc002/tasks/agc002_d

这是一道好题。。。
很显然, k r u s k a l kruskal kruskal重构树的题目

我们建一棵重构树和树上倍增数组,然后再二分答案,跳到小于等于答案, i d id id最大的点,利用 d f s dfs dfs序检查两个区间是否满足叶子节点的并大于给定的 z z z

C o d e Code Code

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
const int MAXN = 4e5, MAXM = 4e5, inf = 1e9;
struct edge{
   
   
    int x, y, z;
}e[MAXM + 10];

struct w{
   
   
    int to, nx;
}head[MAXN + 10];
int f[MAXN + 10], a[MAXN + 10], val[MAXN + 10], tot, top = 0;
int g[MAXN + 10][23], dfn[MAXN + 10], my_size[MAXN + 10];

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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