1188 蓝桥骑士

 策略:

当a[i]大于l[j]中最大元素时直接添加到l[]数组末尾

否则利用二分查找比a[i]大的最小的数。并将其替换

​​​​​​

骑士的N更大为3e5+6;

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll=long long;
const ll N=3e5+9;
ll a[N],l[N];
//l[i]表示长度为i+1的IS末尾元素最小值
//当定义成最小值的时候序列更容易延申
//没有重叠子问题不能算作动态规划
int n;
int main()
{
  cin>>n;
  for(int i=1;i<=n;i++)
  {
    cin>>a[i];
  }
  int j=0;
  for(int i=1;i<=n;i++)
  {
    if(a[i]>l[j]) 
    {
      l[++j]=a[i];
      continue;
    }
    else{
      int z=lower_bound(l+1,l+j+1,a[i])-l;
      //减去l(数组地址)是为了返回目标元素的索引
      //从而找到a[i]插入的位置
      l[z]=a[i];
    }
  }  
  cout<<j;
  return 0;
}

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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