洛谷 P2722 总分 Score Inflation && 完全背包模板

本文介绍了解决完全背包问题的一种经典算法实现方式,并提供了一个完整的C++代码示例。该算法通过调整物品选取的顺序来优化01背包问题的解决方案。

题目传送门

解题思路:

补一个完全背包的模板,跟01背包十分相似,唯一不同在于重量j的枚举顺序.

AC代码:

 1 #include<cstdio>
 2 #include<iostream>
 3 
 4 using namespace std;
 5 
 6 int m,n,v[10004],w[10004],f[10004];
 7 
 8 int main()
 9 {
10     scanf("%d%d",&m,&n);
11     for(int i = 1;i <= n; i++)
12         scanf("%d%d",&w[i],&v[i]);
13     for(int i = 1;i <= n; i++)
14         for(int j = 0;j <= m; j++)
15             if(v[i] <= j)
16                 f[j] = max(f[j],f[j-v[i]] + w[i]);    
17     printf("%d",f[m]);        
18     return 0;
19 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/lipeiyi520/p/11552905.html

基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
### 方差膨胀因子 (Variance Inflation Factor, VIF) 方差膨胀因子是一种用于检测多重共线性的统计量。它衡量了一个回归模型中的某个自变量与其他自变量之间的线性关系强度[^1]。具体来说,VIF表示由于其他自变量的存在而导致该自变量的标准误差增加的程度。 #### 计算方法 对于给定的自变量 \( X_i \),其对应的 VIF 可通过以下公式计算: \[ \text{VIF}_i = \frac{1}{1 - R_i^2} \] 其中,\( R_i^2 \) 是通过对 \( X_i \) 进行关于其余自变量的回归所得到的决定系数(即拟合优度)。如果 \( R_i^2 \) 接近于 1,则表明 \( X_i \) 和其他自变量之间存在较强的线性关系,从而导致较高的 VIF 值;反之,如果 \( R_i^2 \) 较低,则说明 \( X_i \) 的独立性强,VIF 值也较低。 以下是 Python 中实现 VIF 计算的一个简单例子: ```python import pandas as pd from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor def calculate_vif(X): vif_data = pd.DataFrame() vif_data["feature"] = X.columns vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape[1])] return vif_data # 示例数据集 data = { 'X1': [1, 2, 3, 4], 'X2': [2, 4, 6, 8], # 几乎完全相关 'X3': [5, 7, 9, 10] } df = pd.DataFrame(data) vif_result = calculate_vif(df[['X1', 'X2', 'X3']]) print(vif_result) ``` #### 解释 通常情况下,当某自变量的 VIF 超过 10 时,可以认为该变量可能受到严重的多重共线性影响,应考虑将其移除或重新构建模型结构。然而,在实际应用中,阈值的选择可能会因领域而异。 另外需要注意的是,即使某些变量具有高 VIF 值,但如果这些变量本身对目标预测非常重要,则不应轻易删除它们。此时可以通过正则化技术(如岭回归 Ridge Regression 或 Lasso 回归)来缓解多重共线性带来的负面影响[^2]。
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