uva 11714 - Blind Sorting

本文介绍了一个有趣的排序挑战——盲排序。任务是在不直接查看元素的情况下,通过询问特定问题来确定一组不同数值中的最大值和次大值。文章探讨了最优解决方案,并提出了一种基于竞赛树的算法,该算法能在最少的比较次数内解决问题。

I I U P C   2 0 0 9

 

Problem B: Blind Sorting

 

I am a polar bear. But I am not just an ordinary polar bear. Yes I am extra ordinary! I love to play with numbers. One day my very good friend Mr. Panda came to me, and challenged me to solve a puzzle. He blindfolded me, and said that I have n distinct numbers. What I can ask is whether a’th number is larger than b’th number and he will answer me properly. What I have to do is to find out the largest and second largest number. I thought for a while and said “Come on, I will do it in minimum number of comparison.”

 

Input

There will be a non-negative integer, n in each of the line of input where n is as described above. nwill be less than any 10 digit prime number and not less than the smallest prime.

 

Output

For each n, output number of questions that I have to ask Mr. Panda in the worst case.

 

Sample Input

Output for Sample Input

2

4

1

4

 

Problem Setter: Mahbubul Hasan

Special Thanks: Shamim Hafiz

用最少的比较次数,找出最大的两个数。从n个数中,找最大的一个数,要比较n-1次。但再加上找第二大的呢?再用n-2次,并不是最优的。开始想用快排的思路,发现并是不是最优的方法。最优的是竞赛树,找到最大的后,只需要比较之前做比较时,比最大的数小的那些数就可以了,那些数的总数就是树的高度。所以答案是n+ceil(log2(n))-2。

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值