CF384 div2 E. Vladik and cards

题意

给你一个18的排列,求一个满足条件的最长子序列
每种数字的差小于等于1,并且每种数字之内是连续的

解法

首先单纯认为用dp肯定不行的
所以应该考虑二分答案(所求长度具有二分性)
再用dp判断是否可行,这个dp很简单就是dp[N][1<<8]

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<vector>
using namespace std;
const int N = 1005;
const int INF = 0x3f3f3f3f;

int n;
vector<int> in[10];
int dp[N][300];
int a[N];
int cur[10];
void gmax(int &a, int b) {
    if(a < b) a = b;
}
int ok(int len) {
    for(int i = 0; i < 10; ++i) cur[i] = 0;
    memset(dp,-1,sizeof(dp));
    dp[0][0] = 0;
    for(int i = 0; i < n; ++i) {
        for(int j = 0; j < 256; ++j) {
            if(dp[i][j] == -1) continue;
            for(int k = 0; k < 8; ++k) {
                if(j>>k&1) continue; 
                int tt = cur[k]+len-1;
                if(tt < in[k].size()) gmax(dp[in[k][tt]+1][j | (1<<k)], dp[i][j]);
                if(tt+1 < in[k].size()) gmax(dp[in[k][tt+1]+1][j | (1<<k)], dp[i][j]+1);
            }
        }
       cur[a[i]-1] ++;
    }
    int ans = -1;
    for(int i = 0; i <= n; ++i) gmax(ans, dp[i][255]);
    if(ans == -1) return 0;
    else return ans*(len+1) + (8-ans)*len;
}
int main(){
    while(~scanf("%d",&n)) {
        for(int i = 0; i < 10; ++i) in[i].clear();
        for(int i = 0; i < n; ++i) {
            scanf("%d",&a[i]);
            in[a[i]-1].push_back(i);    
        }
        int l = 1, r = n/8;
        while(l <= r) {
            int mid = (l+r)>>1;
            if(ok(mid)) l = mid+1;
            else r = mid-1;
        }
        int ans = max(ok(l), ok(r));
        if(ans == 0) {
            for(int i = 0; i < 8; ++i) {
                if(!in[i].empty())
                    ans ++;
            }
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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