codeforces Recover the String

本文介绍了一种解决特定组合问题的算法实现方法,重点在于如何通过贪心策略找到0和1的最优排列方式,使得特定条件下的组合数量与输入参数匹配。特别地,文章考虑了边界情况并给出了详细的实现步骤。

题目很好推 00的个数推0的个数 11的个数推1的个数 如果存在那么就判断四个数的合是否为 C(0和1的总个数,2)如果存在有解贪心一下就行即根据第二个数值和1的位置固定然后叉进0最后使其成立
有个超级坑的就是00或11的个数 是0时那0或1的个数是0 或者是1要特殊判断!!!!

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#define maxn 1000005
#define LL long long
using namespace std;
LL am[maxn];
LL a, b, c, d;
LL bin(LL a)
{
   LL l = 1, r = 1000001, ans = -1;
   for(LL i = 0; i <= 1000001; i++)
   if(i * (i - 1) == 2 * a) return i;
   return ans;
}
int main()
{
    scanf("%I64d %I64d %I64d %I64d", &a, &b, &c, &d);
    LL am1 = bin(a), am2 = bin(d);
 //特判代码
    if(am1 == 0 && am2 == 0)
    {
        if(2 * (a + b + c + d) == (am1 + 1 + am2) * (am1 + am2))am1++;
        else if(2 * (a + b + c + d) == (am1 + 2 + am2) * (am1 + 1 + am2)){ am1++; am2++;}
    }
    else if(am1 == 0) {if(2 * (a + b + c + d ) == (am1 + 1 + am2) * (am1 + am2))am1++;}
    else if(am2 == 0)
    {
        if(2 * (a + b + c + d) == (am1 + 1 + am2) * (am1 + am2))am2++;
    }
//-----------------------------------------------------------------
    if(am1 == -1 || am2 == -1) printf("Impossible\n");
    else if(a + b + c + d != (am1 + am2) * (am1 + am2 - 1) / 2) printf("Impossible\n");
    else if(a + b + c + d == 0)printf("1\n");
    else
    {
        LL pre = b;
        for(int i = 1; i<= am1; i++)
        {
            LL pre2 = min(am2, pre);
            am[am2 - pre2 + 1]++;
            pre -= pre2;
        }
       for(int i = 1; i <= am2; i++)
       {
        for(int j = 0; j < am[i]; j++)printf("0");
        printf("1");
      }
       for(int j = 0; j < am[am2 + 1]; j++)printf("0");
    }
    return 0;
}
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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