codeforces 892A. Greed(水)

本文探讨了一个关于可乐瓶子的算法问题,即如何判断N瓶可乐是否能合并到两个瓶子内。通过维护最大值和次大值,并比较剩余可乐体积与这两个值之和的关系来解决该问题。

题意:现在有N瓶可乐,问有没有可能合到两个瓶子里面?第二行表示剩余可乐体积,第三行表示容量。

思路:维护一个最大值和一个次大值,判断总剩余可乐的体积跟这两个值之和的大小就OK。

我还智障的WA了一发,因为我把最大值弄成最小值了...

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int INF = 1e9 + 5; 
const int MAXN = 1e6 + 5;
int n, a[MAXN];
int main()
{
	while(~scanf("%d",&n))
	{
		long long sum = 0;
		for(int i = 0; i < n; i++) scanf("%d",&a[i]);
		int MIN = INF,ans = 0; 
		for(int i = n - 1; i >= 0; i--)
		{
			if(i < MIN) ans++;
			MIN = min(MIN,i - a[i]);
		}
		printf("%d\n",ans);
	}
}

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
### Codeforces 1732A Bestie 题目解析 对于给定的整数数组 \(a\) 和查询次数 \(q\),每次查询给出两个索引 \(l, r\),需要计算子数组 \([l,r]\) 的最大公约数(GCD)。如果 GCD 结果为 1,则返回 "YES";否则返回 "NO"[^4]。 #### 解决方案概述 为了高效解决这个问题,可以预先处理数据以便快速响应多个查询。具体方法如下: - **预处理阶段**:构建辅助结构来存储每一对可能区间的 GCD 值。 - **查询阶段**:利用已有的辅助结构,在常量时间内完成每个查询。 然而,考虑到内存限制以及效率问题,直接保存所有区间的结果并不现实。因此采用更优化的方法——稀疏表(Sparse Table),它允许 O(1) 时间内求任意连续子序列的最大值/最小值/GCD等问题,并且支持静态RMQ(Range Minimum Query)/RANGE_GCD等操作。 #### 实现细节 ##### 构建稀疏表 通过动态规划的方式填充二维表格 `st`,其中 `st[i][j]` 表示从位置 i 开始长度为 \(2^j\) 的子串的最大公约数值。初始化时只需考虑单元素情况即 j=0 的情形,之后逐步扩展至更大的范围直到覆盖整个输入序列。 ```cpp const int MAXN = 2e5 + 5; int st[MAXN][20]; // Sparse table for storing precomputed results. vector<int> nums; void build_sparse_table() { memset(st,-1,sizeof(st)); // Initialize the base case where interval length is one element only. for(int i = 0 ;i < nums.size(); ++i){ st[i][0]=nums[i]; } // Fill up sparse table using previously computed values. for (int j = 1;(1 << j)<=nums.size();++j){ for (int i = 0;i+(1<<j)-1<nums.size();++i){ if(i==0 || st[i][j-1]!=-1 && st[i+(1<<(j-1))][j-1]!=-1) st[i][j]=__gcd(st[i][j-1],st[i+(1<<(j-1))][j-1]); } } } ``` ##### 处理查询请求 当接收到具体的 l 和 r 参数后,可以通过查找对应的 log₂(r-l+1) 来定位合适的跳跃步长 k ,进而组合得到最终答案。 ```cpp string query(int L,int R){ int K=(int)(log2(R-L+1)); return __gcd(st[L][K],st[R-(1<<K)+1][K])==1?"YES":"NO"; } ``` 这种方法能在较短时间内完成大量查询任务的同时保持较低的空间开销,非常适合本题设定下的性能需求。
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