Codeforces Round #212 (Div. 2) C

本文介绍了一种高效算法用于计算序列中所有数与其1到n的大小关系形成的逆序对总数,并通过预处理优化了复杂度。
// 预处理出所有数在这个序列内和1...n的大小关系的前缀和 

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>

using namespace std;

int n,a[5005],dp[5005][5005];

int main()
{
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        scanf("%d",&a[i]),a[i]++;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        for(int j=1;j<=n;j++)
        {
            if(a[i]>j)
                dp[i][j]=dp[i-1][j]+1;
            else
                dp[i][j]=dp[i-1][j];
        }
    }
    int sum=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)					//计算所有逆序数对 
        sum+=dp[i][a[i]];
    int Max=0,count=1;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        for(int j=1;j<i;j++)
        {
            int now=dp[j][a[j]]+dp[i][a[i]];
            int next=dp[i][a[j]]+dp[j][a[i]];
            int temp=(now-next)*2+1;         //i,j改变后i..j区间的逆序数对的变化 
            if(temp>Max)
                Max=temp,count=1;
            else if(temp==Max)
                count++;
        }
    }
    printf("%d %d\n",sum-Max,count);
    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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