暑期训练-泰山挑夫2

本文总结了一次编程比赛的经验,包括解决的题目、使用的算法、技术挑战与改进方向。涉及的题目涵盖从基础到进阶的算法问题,如位运算、字符串匹配、队列操作等。比赛过程中,作者运用了线段树、并查集、优先队列等多种数据结构与算法,同时反思了心态管理的重要性。文章最后对比了不同解题策略的优劣,展示了在面对复杂问题时的思考过程与学习收获。

总结在最后

1.CF92A Chips

水题,m减去i(1...n)直到m下一次小于零为止。

2.CF92B Binary Number

找规律,需要加1的次数是倒数第一个1左边所有0的个数加上一个1的个数。

如果不加1除2的次数就是长度len-1。加1除2的次数是len。len是字符串的长度。

3.CF92C newspaper deadline

朴素的算法o(n2)是把目标串的每个字符在源串中找,找到结尾后,使用源串的数量+1。

可以在查找下一次位置的时候用二分降到o(nlogn)。首先用了set超时了,然后vector过了。

可能因为set每次插入到有序表中消耗时间比较大,也可能是我没写好。

4.CF92D queue

这个题拿了一血很幸运,因为在写完之后有个样例把我一个没想到的地方卡到了,所以修改之后1A了。

我用的线段树,首先把10^9数据离散到10^6次方,然后记录区间lr之间最靠右的值。建树之后直接查询0到num[i]区间最靠右的值。

队友有用优先队列的思路做的。记录年龄和位置,按年龄排序,队列里放置位置,不断更新队列即可。代码量少,思路简单,速度也比我的快。

5.CF92E ski base

给出10^5节点,每次连一条边输出当前有多少个环。当相连的边不在同一个连通分量中,他们不会形成环,

当在一个连通分量中,回路的数量变为2*ans+1。这题我看了之后就想到了用并查集的思路,也稍微推出了一点规律。但是看到H更简单就先做了H,然后一直卡在H。

6.CF94A Restoring password

水题,用map对应即可。

7.94B Friends

水题,枚举是否存在三个人两两不认识或者两两认识的情况。

8.94C Frames

里结束比赛还有1个小时,就开始做这个题,题意有一点没搞清楚就去敲了,然后思路各种乱,各种慌。到最后思路都没缕清楚。

91D,91E两个题都没做,比赛之后也没敲。

总结这次比赛,感觉有进步,一开始都很顺利,心态也好,每个题都尽量的仔细,比赛的前8个题都看过一遍,还剩一个小时的时候还是rank1。但在那个时候开始慌了,最终导致H题没出来,下次一定要改。很佩服sumy,虽然一开始不很顺利,到最后心态好最终变成了rank1,比赛结束1分钟还A了一个题,这就是差距啊。



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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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