【状态压缩 && 思维转换】Codeforces Round #438 868C Qualification Rounds

本文探讨了一种竞赛编程中寻找特定子集的问题解决策略。通过状态压缩技术优化算法效率,实现从O(n^2)到O((2^k)^2)的时间复杂度降低。

Problem Description

输入n, k代表有n个问题,k个队伍。接下来输入一个n*k的矩阵,如果为1代表第j个队伍知道第i个题如何做,0代表不知道如何做。你想要找到一个关于这n道题的非空子集,每个参加队伍知道的题目不超过总数的一半。问是否能找到这么个子集。

思路:

如果存在一道题全部队伍都不知道,那么yes,否则就得找两道题,如果为yes,最坏情况就是每个队伍都知道一道题。如果两道题找不到,三道题,四道题…就不可能找得到。
所以核心点在于找两道题。我一开始想到的思路枚举任意两道题复杂度O(n^2),当然超时了,过程中也想到状态压缩,但是不知道如何优化时间。
比赛结束后,参考了别人的思路。如果我们枚举题目数量复杂度需要O(n^2),如果我们换换思路将每个题目包含的信息压缩成一个数,用数组下标标记一下。这样我们可以枚举一遍题目,对于每个题目暴力跑所有情况0 - (2^k)看看是否存在两个题目,所有队伍满足,再看看暴力跑的这个情况是否存在,复杂度降为(n*(2^k))
最后我们还可以优化,枚举一遍题目,里面有很多题目情况是一致的,情况一致都不需要重复跑,所以我们可以枚举所有情况,在这个情况存在的情况下在枚举所有情况,如果两种情况满足条件,在看看另一种情况是否存在,如果存在输出yes,否则继续找。复杂度降为((2^k)^2)。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int vis[100];
int main()
{
    int n, k, v, i, num, j;
    while(~scanf("%d %d", &n, &k))
    {
        memset(vis, 0, sizeof(vis));
        while(n--)
        {
            v = 0;
            for(i = 0; i < k; i++)
            {
                scanf("%d", &num);
                if(num) v |= 1<<i;//状态压缩
            }
            vis[v] = 1;//存起来
        }
        for(i = 0; i < (1<<k) - 1; i++)//枚举所有情况
        {
            if(vis[i])//情况存在
            {
                for(j = 0; j < (1<<k) - 1; j++)//枚举所有情况
                {
                    if(vis[j] && !(j&i)) break;//满足条件
                }
                if(j < (1<<k) - 1) break;//满足条件
            }
        }
        if(i < (1<<k) - 1) printf("YES\n");//满足条件
        else printf("NO\n");
    }
}
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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