【bzoj 3751】 解方程 【NOIP2014】

A robust and easy to implement method for IMU calibration without external equipments(IMU标定) A robust and easy to implement method for IMU calibration without external equipments 1 标定原理1 亲试可用,还有动态演示效果不错。相比商用产品的简易标定流程,该标定方法有以下几点不同: 给出了加速度计和陀螺仪更复杂的模型。 利用Allan方差的定义,标定陀螺仪的偏置。 大量冗余数据,保证最优化收敛。利用数十... 阅读详情

Description

 已知多项式方程:

a0+a1*x+a2*x^2+...+an*x^n=0

求这个方程在[1,m]内的整数解(n和m均为正整数)。

Input

第一行包含2个整数n、m,每两个整数之间用一个空格隔开。

接下来的n+1行每行包含一个整数,依次为a0,a1,a2,...,an。

Output

 第一行输出方程在[1,m]内的整数解的个数。

接下来每行一个整数,按照从小到大的顺序依次输出方程在[1,m]内的一个整数解。

Sample Input

2 10
2
-3
1

Sample Output

2
1
2

HINT

 

 对于100%的数据,0<n≤100,|ai|≤10^{10000},an≠0,m≤1000000。

这道题显然不可以用暴力解决(因为在计算过程中会用到高精乘,最优时间复杂度为O(nmL\log_{2}L)(L为a_{i}长度),显然会T),所以考虑一种玄妙的做法,对于\sum_{i=0}^{n}a_{i}*x^{i}=0,将两边同时取模,即\sum_{i=0}^{n}a_{i}*x^{i}\equiv 0(mod\ P),这个方程的解一定包含前一个方程的解,且有极大的可能两者的解相同,所以只需要求解后一个方程即可,但此时的时间复杂度为O(nm),仍然会T,所以我们考虑一个性质x\equiv x+kP(mod\ P)(k\in \mathbb{Z}),由于这个性质,我们只需要考虑0~P-1之间是否有解即可,但当P很大时,时间复杂度并没有得到优化,所以我们可以选择10000~50000之间的数,同时为了保证最后结果的正确性,可以在时间允许范围内选择多个质数作为P,最终时间复杂度为O(n\sum P_{i}),下面是程序:

#include<stdio.h>
#include<map>
#include<iostream>
using namespace std;
const int p[10]={30011,11261,14843,19997,10007,21893};
int t[1000005],a[105][10],ans[1000005],n,m;
void read(int *s){
	int i;
	bool f=0;
	char c=getchar();
	for(i=0;i<6;i++){
		s[i]=0;
	}
	while((c<'0'||c>'9')&&c!='-'){
		c=getchar();
	}
	if(c=='-'){
		f=1;
		c=getchar();
	}
	while(c>='0'&&c<='9'){
		for(i=0;i<6;i++){
			s[i]=(s[i]*10+c-'0')%p[i];
		}
		c=getchar();
	}
	if(f){
		for(i=0;i<6;i++){
			s[i]*=-1;
		}
	}
}
bool check(int x,int k){
	int i,s=a[n][k];
	for(i=n-1;i>=0;--i){
		s=(s*x+a[i][k])%p[k];
	}
	return !s;
}
int main(){
	int i,j,k;
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(i=0;i<=n;i++){
		read(a[i]);
	}
	for(i=0;i<6;i++){
		for(j=0;j<p[i];j++){
			if(check(j,i)){
				for(k=j;k<=m;k+=p[i]){
					t[k]++;
				}
			}
		}
	}
	for(i=1,k=0;i<=m;i++){
		if(t[i]==6){
			ans[++k]=i;
		}
	}
	printf("%d\n",k);
	for(i=1;i<=k;i++){
		printf("%d\n",ans[i]);
	}
	return 0;
}

 

六款经典限流保护电路设计:从原理到实战的完整指南 在电子系统设计中,过流保护是确保电路可靠运行的基础技术。其核心原理是通过电流采样、比较与执行三个环节构成闭环控制,将不可见的电流转化为可测量的电压信号进行处理。这项技术的核心价值在于防止因短路、堵转或异常负载导致的元器件损坏,从而提升整个系统的稳定性和安全性。在电源管理、电机驱动和精密仪器等应用场景中,限流保护电路都是不可或缺的安全屏障。本文深入解析了基于运放和晶体管搭建的经典方案,并重点探讨了采样电阻选型、参考电压生成以及PCB布局中的开尔文连接等工程实践要点,帮助读者从热门的DIY项目到工业控制都能实现 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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题目 题解: 首先要知道的是高次方程无求根公式,所以解这个方程没有公式,套公式只能过30%的数据 一种方法是枚举1到m的正整数,判断行不行。 若用高精度则只能能拿50分,那如何优化呢?取模! 设f(x)=a0+a1*x+a2*x^2+..+an*x^n 若f(x)=0则f(x) mod p=0(p为任意非0实数) 随意试几个p,若f(x) mod p都是0,那x很有可能就是方程的...

xumingyang0的博客 264

BZOJ3751 NOIP2014 解方程(Hash)

题目链接 BZOJ3751 这道题的关键就是选取取模的质数。 我选了4个大概几万的质数,这样刚好不会T 然后统计答案的时候如果对于当前质数,产生了一个解。 那么对于那些对这个质数取模结果为这个数的数也要统计进答案。 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define rep(i, a, b) for (...

weixin_30651273的博客 163
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