HDOJ2050 折线分割平面

10分钟搞定manim安装与vscode配置 manim安装与vscode配置 阅读详情

运用数学公式:

n条直线分的平面数是:n*(n+1)/2+1,每条折线可以看成是2条直线

所以平面数为 2*n*(2*n+1)/2+1,又每条折线和每2条直线分的平面数相差2个

故最后的平面数为 2*n*(2*n+1)/2+1-2*n



#include<iostream>
using namespace std;

int main(){
    int t,n;
    __int64 s;
    scanf("%d",&t);
    while(t--){
         scanf("%d",&n);
         s=2*n*(2*n+1)/2-2*n+1;
         printf("%I64d\n",s);           
    }
    return 0;    
}

170、电机控制中的温升测试 本文以一次IGBT炸管事故为切入点,深入剖析电机控制中温升测试的实质:不仅是温度测量,更是对铜损、铁损、散热效率等热管理问题的系统验证。作者强调测试前热电偶布置、环境记录、预运行的重要性,提出实时监控电流谐波、绕组电阻、散热梯度等关键参数,并通过损耗分离与冷却系统实测,揭示真实热源。结合温升曲线异常分析与经验建议,强调留余量、仿真结合实测、关注瞬态工况等实践要点,警示温升测试是保障可靠性与安全性的核心环节。 阅读详情

相关推荐

LS-DYNA中的流固耦合

在LS-DYNA中对流固耦合问题的求解提供了两种方法,ALE流固耦合和基于ICFD的流固耦合。本文将对两种方法的各自特点进行分析。 ALE方法的流固耦合 适用范围 ALE求解器主要用于层流。ALE求解器也不是完全的NS求解器,因此不考虑边界层的影响,比如阻力。流体粘性效应仅通过材料模型获得,也就是*mat_null的MU。ale求解器是为了求解高压高速度梯度的短时问题而开发的。该求解器并不适用于求解低压力梯度问题比如声学,也不适用于长时间问题(秒的尺度甚至更长)。时间的限制是显式时...

m0_69812055的博客 8556

【HDOJ】2050 (折线分割平面)

HDOJ 2050 (折线分割平面)

beerbar3的博客 169

TC397 EB配置ADC软件触发:从零实现周期采样与中断处理

本文详细介绍了如何在Infineon AURIX TC397芯片上使用EB Tresos工具配置ADC软件触发,实现周期采样与中断处理。通过硬件连接、EB模块配置、代码初始化及数据处理的全流程解析,帮助开发者快速掌握ADC软件触发技术,提升嵌入式系统开发效率。

root9的博客 231

杭电oj HDOJ 2050 折线分割平面(递推)

杭电oj HDOJ 2050 折线分割平面 题目来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2050 Problem Description 我们看到过很多直线分割平面的题目,今天的这个题目稍微有些变化,我们要求的是n条折线分割平面的最大数目。比如,一条折线可以将平面分成两部分,两条折线最多可以将平面分成7部分,具体如下所示。 Input 输入数据的第...

qq_39880604的博客 751

ESXI 8.0虚拟机安装OpenWRT软路由详细教程

OpenWrt 是嵌入式的 Linux 路由器固件,OpenWrt在稳定运行的同时提供了强大的扩展能力,用户可以完全的定制属于自己的路由系统,满足不一样的个性化需求,本文讲解如何使用ESXI安装OpenWRT,打造属于自己的软路由。本次安装使用的是版本。默认登录信息:用户:root密码:password下载固件:https://github.com/haiibo/OpenWrt/releases/tag/X86_64【CPU配置】:4核心。

qq_27121281的博客 3913

【报错解决】OpenClaw 报错 `openclaw: command not found`:全局命令未加入系统 PATH 的深度排查与修复指南

在国产AI工具链开发中,OpenClaw作为关键命令行工具常出现command not found报错。本文深度分析该问题的根源——Linux环境变量PATH未包含用户级安装目录(~/.local/bin)。通过四种解决方案(临时PATH修改、永久配置、软链接、虚拟环境处理)和排错Checklist,揭示"命令存在却找不到"的本质是路径配置问题,特别适用于Docker/国产Linux/非root环境。文中强调理解Linux工具链机制对国产AI开发的重要性,并指出这是开发者掌握环境

博客 5382

HDOJ2050——折线分割平面

传送门:HDOJ2050 我们知道直线分割平面 一条直线共有2个交点,新增的平面数=1 第二条直线要与第一条直线有交点分割区域最多,图中第二条直线带来了三个交点:A,B,C 我们从A看向C。 从A到B将绿色区域分割成两份,即新增一个区域。 从B到C将蓝色区域分割成两份,新增第二个区域。 看来不算初始的点A,新增的区域好像和新增的交点数一致。 我们再画第三条直线 第三条线新增了4个点,从1到4看...

weixin_45650172的博客 743

Vibe Draw:AI实现2D草图转3D建模,开源免费的设计师宝藏软件!

AI实现2D草图转3D建模,开源免费,设计师进来看一下?

Code_流苏:在代码中寻诗意,在实践中觅真知 2150

HDOJ 2050 折线分割平面

problem descripion 我们看到过很多直线分割平面的题目,今天的这个题目稍微有些变化,我们要求的是n条折线分割平面的最大数目。比如,一条折线可以将平面分成两部分,两条折线最多可以将平面分成7部分。 做题的思考的过程:开始时,思路错误,将问题想复杂,将一条折线变成两条直线,想着用直线和面数是否有关系来达成一个函数关系,没想到可以是递推关系。***现在有个问题很严峻,如果在那里没有写递推...

Greatljc的博客 319

新手必看!手把手教你如何在飞牛NAS上玩转Docker容器!(飞牛Nas(fnOS)如何创建Docke容器以及Compose部署项目)

新手必看!手把手教你如何在飞牛NAS上玩转Docker容器!(飞牛Nas(fnOS)如何创建Docke容器以及Compose部署项目)

XiaoqiangClub的博客 1万+

Matlab安装硬件支持包、simulink离线安装硬件支持包安装,离线安装ESP32、stm32等安装包,Are you up-to-date on SoftWare Maintenance?

注意:如果提示出现“没有可从此位置安装的兼容支持包后,这个问题,请查看步骤5,是不是没有按照步骤5进行操作.一般情况下出现“没有可从此位置安装的兼容支持包”后,重新安装选择了默认路径就可以成功。如果不是很清楚,直接安装在默认的文件夹下面,即使这个文件夹下没有matlab相关的文件夹,也要这么下载,没有为什么,切记尽量按默认路径安装,更改下载的路径不成功,别怪我没提醒。:下载到哪里非常重要,如果下载的不是默认的路径下,就需要将其中这个的是这个archives文件夹,连同其他文件一并要复制出来,拷贝到。

pvmsmfchcs的博客 1746

HDOJ-2050(递推,找规律)(折线分割平面)

HDOJ-2050(递推,找规律)(折线分割平面) 折线分割平面 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 23230    Accepted Submission(s): 15824 Problem Descrip

hpulw 2475

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

hdoj2050 折线分割平面

/***************************************** 先考虑直线分割平面。设n为直线数,f(n)为最多可分割成的平面数。 f(0)=1 f(1)=2 f(2)=4 f(3)=7 f(4)=11 ... 为保证分割所得的平面最多,新添加的直线必须与之前的所有直线都相交,且任意三条直线不能相交于一点。 设新添加的直线与m条直线相交,则由于新添加的直线,平面多出来了m+1

null 1346

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

Hdoj 2050.折线分割平面 题解

Problem Description 我们看到过很多直线分割平面的题目,今天的这个题目稍微有些变化,我们要求的是n条折线分割平面的最大数目。比如,一条折线可以将平面分成两部分,两条折线最多可以将平面分成7部分,具体如下所示。 Input 输入数据的第一行是一个整数C,表示测试实例的个数,然后是C 行数据,每行包含一个整数n(0<n<=10000),表示折线的数量。 Out...

优快云2082的博客 305

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

HDOJ 2050 折线分割平面

Problem Description 我们看到过很多直线分割平面的题目,今天的这个题目稍微有些变化,我们要求的是n条折线分割平面的最大数目。比如,一条折线可以将平面分成两部分,两条折线最多可以将平面分成7部分,具体如下所示。 Input 输入数据的第一行是一个整数C,表示测试实例的个数,然后是C 行数据,每行包含一个整数n(0 < n < = 10000),表示折线的数量。Output 对

谙忆-陈浩翔 2186

hdoj2050折线分割平面

Problem Description 我们看到过很多直线分割平面的题目,今天的这个题目稍微有些变化,我们要求的是n条折线分割平面的最大数目。比如,一条折线可以将平面分成两部分,两条折线最多可以将平面分成7部分,具体如下所示。   Input 输入数据的第一行是一个整数C,表示测试实例的个数,然后是C 行数据,每行包含一个整数n(0   Output 对于每个测试

菜鸟的自我修养 740

hdoj 2050 折线分割平面

折线分割平面                                      Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)                                                               Total Su

mwangyongqi的专栏 421

HDOJ:【7】2050折线分割平面

原题目: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2050 可算是写完了这几道基础的递推题目,这道折线的题目比看起来要简单不少。 主要思路: 只要抓住以的规律就好,为了方便说明,我们记第N次加入的折线的两个边为A,B。 为了让分割产生的区域数最多,需要让A,B分别和之前的N-1个折线的2*(N-1)条边都相交,因此这部分多出来的区域就是2...

Alex的技术博客 383

HDOJ2050:折线分割平面

题目大意:我们看到过很多直线分割平面的题目,今天的这个题目稍微有些变化,我们要求的是n条折线分割平面的最大数目。比如,一条折线可以将平面分成两部分,两条折线最多可以将平面分成7部分,具体如下所示。 解题思路:两个折线最多有四个焦点,那么会产生4+1个新的部分,三个折线最多有8个焦点,会产生8+1个新的部分,因此n个折线,最多有4*(n-1)个焦点,会产生4*(n-1)+1个新的部分,依次类推。 #include<iostream> #include<algorithm> u

m0_61223040的博客 197

HDOJ 2050折线分割平面

杭电oj2050折线分割平面原题链接 题目描述: 思路:第n条折线会与前n-1条折线分别形成四个交点,f(n) = f(n-1)+4(n-1) +1 AC代码: #include <iostream> using namespace std; const int N = 10010; long long arr[N];//注意:long long int main() { int c,n; cin >> c; arr[1] = 2; ar

qq_51207080的博客 161

HDOJ_2050 折线分割平面 解题报告

Problem Description 我们看到过很多直线分割平面的题目,今天的这个题目稍微有些变化,我们要求的是n条折线分割平面的最大数目。比如,一条折线可以将平面分成两部分,两条折线最多可以将平面分成7部分,具体如下所示。     Input 输入数据的第一行是一个整数C,表示测试实例的个数,然后是C 行数据,每行包含一个整数n(0       O

xxm137164869的专栏 2051

HDOJ, 杭电2050折线分割平面

如下:包含推导过程: 代码: /***** HDOJ 2050 折线分割平面 ********/ /******** written by C_Shit_Hu ************/ ////////////////递归题目/////////////// /*************************************************************

[&] () {} 1532
上一篇: sscanf( )函数的用法
下一篇: HDOJ1215 七夕节
何必纠结于ID
博客等级 码龄14年 65粉丝 64原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值