hdu 4503 湫湫系列故事——植树节

本文介绍了一个计算特定数量人群中好友关系不同组合概率的算法。通过枚举每个人的好友数量,并利用组合数学原理,计算出所有可能的非好友关系组合,进而求得特定条件下非好友关系所占的比例。

1

5

3 3 3 3 4

一共有5个人,每个人的朋友数为5-1个就是4个。对于测试数据3, 

有3个好盆友, 1个不是;1*3表示一个好盆友和一个不是组合起来,

既关系不同的情况。

然后把每个人的情况累加。接着除以所有情况C(3)(5);最后1.0-这个值就可以了。

#include<iostream>
#include<stdio.h>
using namespace std;

int C(int m, int n)
{
	int i, sum = 1;
	for( i=m; i > m-n; i-- )
		sum *= i;
	for( i=n; i > 0; i-- )
		sum /= i;
	return sum;
}

int main()
{
	int T;
	scanf("%d", &T);
	while(T--)
	{
		int i, n, sum = 0, t;
		scanf("%d", &n);
		for( i=0; i < n; i++ )
		{
			scanf("%d", &t);
			sum += t * (n-1 - t);
		}
		sum /= 2;
		printf("%.3lf\n", 1.0 - (double)sum / C(n, 3));
	}
	return 0;
}


基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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