HDU 2044 一只小蜜蜂

HDU 2044 一只小蜜蜂

Problem Description

有一只经过训练的蜜蜂只能爬向右侧相邻的蜂房,不能反向爬行。请编程计算蜜蜂从蜂房a爬到蜂房b的可能路线数。
其中,蜂房的结构如下所示。

 Input

输入数据的第一行是一个整数N,表示测试实例的个数,然后是N 行数据,每行包含两个整数a和b(0<a<b<50)。

 Output

对于每个测试实例,请输出蜜蜂从蜂房a爬到蜂房b的可能路线数,每个实例的输出占一行。

 Sample Input

2 1 2 3 6

 Sample Output

1 3

解题思路

第一个思路是斐波那契数列,即要求ab路径的条数,相当于求ab-1b-2的条数之和。(鉴于斐波那契数列在n>50时数值很大 所以用long long型定义)

实现该思路有以下几点方法:

利用递归实现

这种方法的优点是简洁和容易理解,缺点是时间复杂度太大,随着n的增大,运算时间将会急剧增加。

#include <iostream>

#include <cstdio>

#include <cstdlib>

using namespace std;

long long fib(int a)

{

    if (a <= 1)

        return 1;

    return fib(a-1)+fib(a-2);

}

int main()

{

    int n;

    cin>>n;

    while (n--)

    {

        int a,b;

        cin>>a>>b;

        cout<<fib(b-a)<<endl;

    }

    return 0;

}

2 用数组实现

经过测试,相同的数据量,用数组比递归的时间效率高

#include <iostream>

#include <cstdio>

#include <cstdlib>

using namespace std;

int main()

{

    __int64 fib[55];//相当于long long型

    fib[0]=1;

    fib[1]=1;

    for (int i=2;i<51;i++)

        fib[i]=fib[i-1]+fib[i-2];//构造一个斐波那契数组

    int n;

    while (cin>>n)

    {

        while (n--)

        {

            int a,b;

            cin>>a>>b;

            printf("%I64d\n",fib[b-a]);

        }

    }

    return 0;

}

 

 

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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