1177-循环序列 ZCMU

Description

有一个长度为2n的序列,编号为1,2,,…,n,n+1,…,2n-1,2n.经过一次变换后这个序列会变成n+1,1,n+2,2,n+3,3,n+4,4,…,2n,n.如果告诉你n,你能求出这个序列最少经过几次变换后才能变成原来的序列,若这个序列不是循环序列,既不能变成原来的序列那么输出-1.

Input

多组测试数据.每组数据的第一行包含一个正整数n(1<= n<=10000).

Output

对于每组测试数据输出最少需要经过几次变换或者-1.

Sample Input

20

1

解析

     首先先理解题意,举个例子,当n=2时,序列是 1 2 3 4,第一次变换后序列变为 3 1 4 2,第二次变换后序列变为 4 3 2 1,第三次变换后序列变为 2 4 1 3,第四次变换后序列变为 1 2 3 4。

     我们发现每次变换,其实就是序列前一半位置的数依次插入后一半位置数的后面,像第一次变换,1插到3后面,2插到4后面。鉴于这个规律,我们可以按1的位置变换找出1位置变换的规律,设p为1当前位置,p=2*p%(2*n+1);

代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
    int n,p,c;
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        p=2%(2*n+1);
        c=1;
        while(p!=1)
        {
            p=p*2%(2*n+1);
            c++;
        }
        printf("%d\n",c);
    }
    return 0;
}

 

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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