3.22做题记录

P2447 [SDOI2010] 外星千足虫

高斯消元解异或方程组模板
代码

P3211 [HNOI2011]XOR和路径

考虑拆位分别计算, f u f_u fu表示 u 到 n 路径的异或 这一位为 1 的概率
方程很容易列出来, 高斯消元即可
代码

P3232 [HNOI2013] 游走

第一反应是考虑每个边的期望经过次数,但是边能够达到 n 2 n^2 n2级别,无法承受

考虑先求 f u f_u fu表示 u 点的期望经过次数,这个可以通过高斯消元解出来,然后再利用这个 f 去计算每个边的期望次数 g i = f u d u + f v d v g_i=\frac{f_u}{d_u}+\frac{f_v}{d_v} gi=dufu+dvfv

然后按照从大到小进行排序编号

代码

P3265 [JLOI2015]装备购买

实数线性基,类似高斯消元的实现

eps不要设得太小,有点卡精度

代码

P3812 【模板】线性基

最大子集异或和:考虑x与线性基中异或得到的最大值,贪心的处理每一位,如果异或上这个线性基的值更大就异或,否则不异或

代码

P3857 [TJOI2008]彩灯

2^(线性基内元素个数)

P3292 [SCOI2016]幸运数字

线性基的合并是两只log的暴力合并
使用点分治来解决,每次回答经过分治重心的询问,在dfs这个树的时候求出分治重心到每个点的线性基,那么对于一个询问就是合并两个线性基
最终复杂度为两个log

代码

P4151 [WC2011]最大XOR和路径

考虑先找到一条1-n的路径,那么对于每个支出来的环,可以直接异或上这个环的贡献,因为支出来的那部分边会被一来一回走两次,不产生贡献

也就是把所有环的权值扔进线性基,随便找一个1-n的路径去求最大异或和

为什么可以随便选一个1-n的路径?因为如果有多个1-n的路径,必然构成环,被加入到了线性基,也就是说各种情况都会被考虑到
代码

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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