2019_GDUT_新生专题 I --- L

本文详细解析了 CodeForces 1260B 题目“ObtainTwoZeroes”的解题策略,通过数学分析得出解题公式,并附上 C++ 实现代码,探讨了如何通过特定操作使两个给定数同时变为零的条件。

[CodeForces] 1260B — Obtain Two Zeroes

原题链接:https://vjudge.net/problem/2953420/origin

题目大意:

给定两个数a,b,判断是否可以通过若干个
操作1:选择一个数x,a = a - 2x,b = b - x;或
操作2:选择一个数x,a = a - x,b = b - 2x;
使a,b都等于0

题目分析:

无论进行多少个操作1,都可以结合成1个,对于操作2也是一样。
假设a,b满足要求,操作1所选数位x,操作2所选数为y,那么
a - 2x - y = 0,b - x - 2y = 0,即
a = 2x + y,b = x + 2y,那么进行消元
x = (2a - b)/3,y = (2b - a)/3,
所以只要 2a - b 和 2b - a 都不小于0,且都为3的倍数即可。

代码实现:

#include <iostream>
#include <cstdio>

using namespace std;

int main()
{
    int t;
    int a, b;
    cin >> t;
    while(t--)
    {
        cin >> a >> b;
        if((a != 0 && b != 0) && (2*a-b >= 0 && 2*b-a >= 0) && ((2*a-b)%3 == 0 && (2*b-a)%3 == 0)) cout << "YES" << endl;
        else if(a == 0 && b == 0)cout << "YES" << endl;
        else cout << "NO" << endl;
    }
    return 0;
}


最后,希望路过的dl们能给予改进的建议!

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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