二模09day1解题报告

T1.词编码(word)

    给出一些原长为n的01串经过变化后的串求原串。原串的特点是:各个1的位置号和%(n+1)==0

       变法(只取其一):

  1. 改一个0为1
  2. 删一个
  3. 加一个
  4. 不变。

其中2优先考虑位置靠左的,然后优先考虑0

分类讨论加模拟,但是需要优化。现求出sum[i]为i以后的1的个数,ans[i]为i以后的位置和,这样一个后缀和(姑且这么叫)的优化就可以过了。

T2.笨笨粉刷匠(draw)

    给出n块m个单位长的木板和t次粉刷,有0,1两种颜色。给出每个单位的正确颜色,且每个单位只能被刷一次。求最多刷对几块。

       明显的dp。考虑到每个单位只能刷一次,而且数据范围限制,不能考虑一般的区间dp。先对每块木板处理,f[i][j]表示前i个单位分为j块的最优解,best[i][j]表示i到j之间0的个数和1的个数的较大值。

       f[i][j]=max(f[i-1][j],f[k][j-1]+best[k+1][i])

然后就可以处理n块木板了。g[i][j]表示前i块木板刷j次的最大值。

       g[i][j]=max(g[i-1][k]+f[i][m][i-k])

输出g[n][t].

T3.笨笨的电话网络(phone)

    N个点,p条边,求最短路(而且代价为最大边的权值)(但是其中k条权值可视为0)。

       首先肯定有一个最短路模型,但是就最短路肯定处理不了。。。

       然后可以二分答案mid,把所有权值<=mid的边全都取来,然后spfa,然后做1到N的最短路(把已经选的边权值看做0,其他看做1),如果<=k表示可行。

       然后输出就好了。

转载于:https://www.cnblogs.com/zcyhhh/p/5931978.html

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细式下为多条,通用式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均型的建策略。该方法通过数学建手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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