P4781 【模板】拉格朗日插值

题目描述:

题目背景

这是一道模板题

题目描述

由小学知识可知,n个点\((x_i,y_i)\)可以唯一地确定一个多项式

现在,给定n个点,请你确定这个多项式,并将k代入求值

求出的值对998244353取模

输入格式

第一行两个正整数n,k,含义如题

接下来nnn行,每行两个正整数x_i,y_i,含义如题

输出格式

一个整数表示答案

输入输出样例

输入 #1

3 100
1 4
2 9
3 16

输出 #1

10201

输入 #2

3 100
1 1
2 2
3 3

输出 #2

100

说明/提示

\(n≤2000xi,yi,k≤998244353n \leq 2000 \; \; \; x_i,y_i,k \leq 998244353n≤2000xi,yi,k≤998244353\)

样例一中的三个点确定的多项式是f(x)=x2+2x+1,将100代入求值得到10201

样例二中的三个点确定的多项式是f(x)=x,将100代入求值得到100

如果你不会拉格朗日插值,你可以到这里去学习一下

此外,请注意算法的常数问题,建议开启O2优化

思路:

拉格朗日插值的模板题,刚学了试一下

代码:

注意答案避免负数,加模再模一次

#include <iostream>
#define max_n 1000006
const long long mod = 998244353;
using namespace std;
int k;
int n;
long long fac[max_n];
long long x[max_n];
long long y[max_n];
long long pi = 1;
long long q_mod(long long a,long long b,long long mod)
{
    long long res = 1;
    while(b)
    {
        if(b&1)
        {
            res = (res*a)%mod;
        }
        a = (a*a)%mod;
        b>>=1;
    }
    return res;
}
int main()
{
    cin >> n >> k;
    for(int i = 1;i<=n;i++)
    {
        cin >> x[i] >> y[i];
    }
    fac[0] = 1;
    long long ans = 0;
    for(int i = 1;i<=n;i++)
    {
        long long tmp = 1;
        long long tmp2 = 1;
        for(int j = 1;j<=n;j++)
        {
            if(i!=j)
            {
                tmp = tmp*(k-x[j])%mod;
                tmp2 = (tmp2*(x[i]-x[j]+mod)%mod)%mod;
            }
        }
        ans = (ans+y[i]*tmp%mod*q_mod(tmp2,mod-2,mod)%mod)%mod;
    }
    cout << (ans+mod)%mod << endl;
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/zhanhonhao/p/11349190.html

【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运机制的理解。
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