1036. Boys vs Girls (25)

#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <iostream>
#include <algorithm>

#include <string>

using namespace std;

struct node
{
    char name[25];
    char gender;
    char id[25];
    int grade;
}F,M,T;

void init()
{
    M.grade=101;//MAN要的是最低分
    F.grade=-1;
}

int main()
{
   // freopen("in.txt","r",stdin);

    init();
    int N;
    scanf("%d",&N);
    while(N--)
    {
        scanf("%s %c %s %d",T.name,&T.gender,T.id,&T.grade);
        if(T.gender == 'M' && T.grade < M.grade)
        {
            M = T;
        }
        else if(T.gender == 'F' && T.grade > F.grade)
        {
            F = T;
        }
    }

    if(F.grade == -1)
        printf("Absent\n");
    else
        printf("%s %s\n",F.name,F.id);

    if(M.grade == 101)
        printf("Absent\n");
    else
        printf("%s %s\n",M.name,M.id);

    if(F.grade == -1 || M.grade == 101)
        printf("NA\n");
    else
        printf("%d\n",F.grade - M.grade);

    return 0;
}


数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 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、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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