[vijos1477] 跳动的水珠

MATLAB项目,模拟曲柄滑块机构的运动学和动力学.zip 1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 立即下载

给个洛谷网址吧qwq传送门

这题先说80分做法吧(洛谷上70分)
显然我们可以对于每一个时间构造一个矩阵表示变化情况,然后我们注意到,因为 l i , j = { 3 , 7 , 9 } l_{i,j}=\{3,7,9\} li,j​={3,7,9},所以每63个时间是一个循环,那么我们构造63个转移矩阵,然后连乘起来,再快速幂优化,有点类似于沼泽鳄鱼那道题

简单放一下70分代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

# define Rep(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
# define _Rep(i,a,b) for(int i=a;i>=b;i--)
# define RepG(i,u) for(int i=head[u];~i;i=e[i].next)

typedef long long ll;

const int N=70;

template<typename T> void read(T &x){
   x=0;int f=1;
   char c=getchar();
   for(;!isdigit(c);c=getchar())if(c=='-')f=-1;
   for(;isdigit(c);c=getchar())x=(x<<1)+(x<<3)+c-'0';
    x*=f;
}

int n,m,x,p,t;
int to[N][N],tot;
string l[N][N],s;
int sz;

struct matrix{
    int a[N][N];
    matrix(){memset(a,0,sizeof(a));}
    void build(){
        Rep(i,1,sz)a[i][i]=1;
    }
    void print(){
        Rep(i,1,sz)
            Rep(j,1,sz)printf("%d%c",a[i][j],j==sz?'\n':' ');
    }
    matrix operator * (const matrix &x)const {
        matrix res;
        Rep(i,1,sz)
            Rep(j,1,sz)
                Rep(k,1,sz)
                    res.a[i][j]=1ll*(res.a[i][j]+1ll*a[i][k]*x.a[k][j]%p)%p;
        return res;
    }
}A[N],B,ans;

matrix Qpow(matrix base,int ind){
    matrix res;
    res.build();
    while(ind){
        if(ind&1)res=res*base;
        base=base*base;
        ind>>=1;
    }
    return res;
}

void output(matrix A){
    Rep(i,1,n){
        int last=-1e9,tim=0;
        Rep(j,1,m){
            int pos=to[i][j];
            if(A.a[1][pos]==last)tim++;
            else{
                if(tim)printf("%d %d ",tim,last);
                last=A.a[1][pos];
                tim=1;
            }
        }
        if(tim)printf("%d %d\n",tim,last);
    }
}

int main()
{
    read(n),read(m),read(x),read(p),read(t);
    Rep(i,1,n)
        Rep(j,1,m){
            int len;
            read(len);
            cin>>s;
            Rep(k,1,63/len)l[i][j]+=s;
        }
    Rep(i,1,n)
        Rep(j,1,m)
            to[i][j]=++tot;
    sz=n*m+1;
    Rep(k,0,62){
        Rep(i,1,n)
            Rep(j,1,m)
                switch(l[i][j][k]){
                    case 'C':
                        A[k+1].a[to[i][j]][to[i][j]]=1;
                        A[k+1].a[sz][to[i][j]]=x;
                        break;
                    case 'U':
                        if(i>1)A[k+1].a[to[i][j]][to[i-1][j]]++;
                        break;
                    case 'D':
                        if(i<n)A[k+1].a[to[i][j]][to[i+1][j]]++;
                        break;
                    case 'L':
                        if(j>1)A[k+1].a[to[i][j]][to[i][j-1]]++;
                        break;
                    case 'R':
                        if(j<m)A[k+1].a[to[i][j]][to[i][j+1]]++;
                        break;
                }
        A[k+1].a[sz][sz]=1;
    }
    ans.a[1][sz]=1;
    if(t<=63){
        Rep(i,1,t)ans=ans*A[i];
        output(ans);
        return 0;
    }
    B.build();
    Rep(i,1,63)B=B*A[i];
    ans=ans*Qpow(B,t/63);
    Rep(i,1,t%63)ans=ans*A[i];
    output(ans);
    return 0;
}

建议先写出70分做法,这样对于思考满分做法有很大帮助,而且满分代码只需要在70分代码上简单改动就可以了


接下来我们考虑满分做法,我们考虑我们最开始设计的那些转移矩阵,其实非常稀疏,除了1那一行以外每一行就一个数,那么相应的引申出两种解决方案,一个是用链表来存矩阵,好像大家都是这么做的,但是我tcl,只能写更弱的方法
我们发现,一些水珠经过一段时间去了哪里我们是确定的,所以我们把原来的矩阵转化成一个线性表, A . l i n k [ i ] A.link[i] A.link[i]表示重新标号之后编号为 i i i的点最后去了哪里,那么显然在两个"矩阵" A A A和 B B B合并成一个新的"矩阵"的时候, C . l i n k [ i ] = B . l i n k [ A . l i n k [ i ] ] C.link[i]=B.link[A.link[i]] C.link[i]=B.link[A.link[i]],这个还是挺好理解的吧qwq,那么接下来考虑产生水的情况,我们用 A . c r e a t e [ i ] A.create[i] A.create[i]表示"矩阵" A A A在这个时间内点 i i i处新产生了多少水,那么我们考虑"矩阵" A A A, B B B合并成 C C C之后, i i i点所含的水珠格式 C . v a l [ i ] C.val[i] C.val[i],首先应该包含 B . c r e a t e [ i ] B.create[i] B.create[i],同时,对于所有 B . l i n k [ j ] = i B.link[j]=i B.link[j]=i的 j j j, C . v a l [ i ] C.val[i] C.val[i]应该还要包含 A . v a l [ j ] A.val[j] A.val[j],因为他从 j j j经过 l i n k link link的作用,到达了 i i i,那么我们最后发现这个 c r e a t e create create数组可以融入到 v a l val val中,也必须这样,因为当我们后面做快速幂的时候,是一下乘上表示一段的"矩阵",但是 c r e a t e create create只能表示一个时间的情况。

所以如果你刚才写的是重载运算符的写法,你只需要把重载乘号的地方改一下,建立"矩阵"的部分改一下,还有建立单位矩阵的方式改一下就好了

对于新的"矩阵"的"单位矩阵 I I I",我们让 I . v a l [ i ] = 0 , I . l i n k [ i ] = i I.val[i]=0,I.link[i]=i I.val[i]=0,I.link[i]=i就可以了

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

# define Rep(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
# define _Rep(i,a,b) for(int i=a;i>=b;i--)
# define RepG(i,u) for(int i=head[u];~i;i=e[i].next)

typedef long long ll;

const int N=105;

template<typename T> void read(T &x){
   x=0;int f=1;
   char c=getchar();
   for(;!isdigit(c);c=getchar())if(c=='-')f=-1;
   for(;isdigit(c);c=getchar())x=(x<<1)+(x<<3)+c-'0';
    x*=f;
}

int n,m,x,p,t;
int to[N][N],tot;
string l[N][N],s;
int sz;

struct matrix{
    int link[N*N],val[N*N];
    matrix(){memset(link,0,sizeof(link)),memset(val,0,sizeof(val));}
    void build(){
        Rep(i,1,sz)link[i]=i;
    }
    void print(){
        Rep(i,1,n)
            Rep(j,1,m)
                printf("%d%c",val[to[i][j]],j==m?'\n':' ');
    }
    matrix operator * (const matrix &x)const {
        matrix res;
        Rep(i,1,sz)
            res.link[i]=x.link[link[i]];
        Rep(i,1,sz)res.val[x.link[i]]+=val[i],res.val[x.link[i]]%=p;
        Rep(i,1,sz)res.val[i]+=x.val[i],res.val[i]%=p;
        return res;
    }
}A[N],B,ans;

matrix Qpow(matrix base,int ind){
    matrix res;
    res.build();
    while(ind){
        if(ind&1)res=res*base;
        base=base*base;
        ind>>=1;
    }
    return res;
}

void output(matrix A){
    Rep(i,1,n){
        int last=-1e9,tim=0;
        Rep(j,1,m){
            int pos=to[i][j];
            if(A.val[pos]==last)tim++;
            else{
                if(tim)printf("%d %d ",tim,last);
                last=A.val[pos];
                tim=1;
            }
        }
        if(tim)printf("%d %d\n",tim,last);
    }
}

int main()
{
    read(n),read(m),read(x),read(p),read(t);
    Rep(i,1,n)
        Rep(j,1,m){
            int len;
            read(len);
            cin>>s;
            Rep(k,1,63/len)l[i][j]+=s;
        }
    Rep(i,1,n)
        Rep(j,1,m)
            to[i][j]=++tot;
    sz=n*m;
    Rep(k,0,62){
        Rep(i,1,n)
            Rep(j,1,m)
                switch(l[i][j][k]){
                    case 'C':
                        A[k+1].link[to[i][j]]=to[i][j];
                        A[k+1].val[to[i][j]]+=x;
                        break;
                    case 'U':
                        if(i>1)A[k+1].link[to[i][j]]=to[i-1][j];
                        break;
                    case 'D':
                        if(i<n)A[k+1].link[to[i][j]]=to[i+1][j];
                        break;
                    case 'L':
                        if(j>1)A[k+1].link[to[i][j]]=to[i][j-1];
                        break;
                    case 'R':
                        if(j<m)A[k+1].link[to[i][j]]=to[i][j+1];
                        break;
                }
    }
    if(t<=63){
        Rep(i,1,t)ans=ans*A[i];
        output(ans);
        return 0;
    }
    B.build();
    Rep(i,1,63)B=B*A[i];
    ans=Qpow(B,t/63);
    Rep(i,1,t%63)ans=ans*A[i];
    output(ans);
    return 0;
}
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VIJOS 1477 跳动的水珠

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内容概要:本文探讨了接口测试自动化在通信行业的演进路径,从传统确定性脚本向“可执行上下文”驱动的智能化测试转型。面对接口数量激增、迭代周期缩短和测试数据复杂性的挑战,文章提出“可执行上下文”概念,强调测试成功不仅依赖API规范,还需融合真实测试数据、调用链依赖、业务断言逻辑和隐性规则。通过Skills拆解、RAG注入和Agentic编排三大核心技巧,构建结构化上下文资产,实现AI辅助生成高可执行性测试用例,并引入自愈断言机制提升测试鲁棒性。最终指出未来趋势是“治理下的自治”,即在保障安全与合规的前提下,推进自动化向多步骤工作流和语义感知扩展。; 适合人群:具备一定软件测试或自动化开发经验,从事通信行业系统测试、质量保障或接口自动化平台建设的研发与测试人员,尤其是关注AI在测试中应用的工程师和技术管理者。; 使用场景及目标:①解决通信系统中接口测试因数据不真实、依赖复杂导致的用例失效问题;②利用RAG与Skills方法提升AI生成测试用例的准确性与可审计性;③通过自愈断言和上下文复用增强测试稳定性与维护效率;④构建面向5G、O-RAN、BSS等复杂系统的可持续演进的自动化测试体系。; 阅读建议:此资源以工程实践为导向,结合代码示例深入剖析上下文驱动的测试生成机制,建议读者结合自身系统特点,重点借鉴上下文资产积累与RAG规则注入的方法,并在可控环境中试点Agentic测试与自愈断言,逐步实现从脚本自动化到上下文智能的跃迁。

优快云首页 发布文章 优快云同步助手 阻尼器磁流变阻尼器MR Damper非线性(阻尼、滞回)特性研究(Matlab代码实现) 46 100 摘要:会在推荐、列表等场景外露,帮助读者

内容概要:本文系统整理了一套面向科研仿真的Matlab/Simulink资源合集,涵盖电力电子、控制理论、信号处理、电力系统、智能优化算法、机器学习、图像处理、路径规划、通信技术、雷达追踪、车间调度等多个前沿科研领域。重点资源包括三相PWM整流器双闭环控制、磁流变阻尼器非线性特性建模、双有源桥(DAB)DC-DC变换器优化控制、电网不平衡下的功率平衡策略、卡尔曼滤波状态估计、多类型路径规划与调度算法等,多数为顶级EI期刊成果复现,配套仿真模型、原理说明、参考文献及代码,具备较强的学术参考价值与工程实践意义。; 适合人群:适用于从事电气工程、自动化、控制科学与工程、信号与信息处理、计算机、机械电子等方向的硕士/博士研究生及科研人员,要求具备Matlab/Simulink基础操作能力及相关专业背景;也适合高校教师指导课程设计、毕业设计或科研项目开发。; 使用场景及目标:①辅助高水平论文研究与期刊成果复现;②支撑课程设计、毕业设计与科研项目开发;③深入理解先进控制策略(如VOC、SVPWM、模糊PID、滑模控制)与系统建模方法;④结合YALMIP等优化工具开展算法设计与验证;⑤拓展智能优化、机器学习、路径规划等跨学科研究能力。; 阅读建议:建议按照资源目录顺序系统浏览,优先关注标注“顶级EI复现”的高价值模型,结合公众号“荔枝科研社”提供的网盘资料与技术文档进行仿真实践,通过动手调试加深对算法逻辑与系统动态特性的理解,提升科研建模与创新能力。

用C#实现面向对象编程之继承和多态概念的示例程序

这是文章《面向对象编程之继承和多态》的配套示例程序。在学习面向对象编程时都学习到三个概念:封装、继承、多态。封装已经讲解过,可以翻一下本博客的发表记录。所谓的继承,就是父类已经实现的属性、方法等,子类也跟着有,无需重复实现。所谓的多态,就是父类只定义的属性、方法等的名称、数据类型、参数,具体由子类实现。

永磁同步电机全速域无位置传感器控制simulink仿真

内容概要:本文围绕永磁同步电机(PMSM)全速域无位置传感器控制展开研究,重点对比分析了三种滑模速度控制策略——传统滑模控制(SMC)、超扭滑模控制(STSMC)与快速终端滑模控制(FTSMC)——在离散化仿真环境下的性能表现,并结合高阶滑模磁链观测器实现无传感器运行。理论分析表明,STSMC通过双增益机制将不连续控制作用嵌入积分项,有效抑制抖振并保持控制信号的连续性;FTSMC则利用非线性终端吸引子实现系统状态的有限时间收敛,且控制律不含切换项。文章系统阐述了各控制器的理论推导、参数整定方法及离散化实现过程,所构建的仿真模型支持从有感控制到无感控制的一键切换,以及控制器与观测器类型的灵活配置,所有算法均通过开发板集成测试验证。仿真结果表明,STSMC在动态响应与抖振抑制的综合性能上表现最优,FTSMC在稳态精度方面更具优势,而传统SMC存在明显的抖振问题。; 适合人群:具备一定电机控制理论基础和Simulink/Matlab仿真能力的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动系统开发的工程师。; 使用场景及目标:①深入理解无位置传感器控制中滑模控制策略的设计原理与实现方法;②掌握STSMC、FTSMC等先进滑模算法在PMSM控制系统中的应用技巧;③为高性能电机控制系统的仿真建模与工程实践提供技术参考和解决方案。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的仿真模型进行实操演练,重点关注控制器参数整定与离散化实现细节,对比不同控制策略的仿真结果,深入理解其在实际系统中的适用条件与优化方向。

SpringSecurity-思维导图

SpringSecurity-思维导图

制造企业AI智能体平台规划及场景应用方案.pptx

制造企业AI智能体平台规划及场景应用方案.pptx

LLC谐振变换器恒压恒流双竞争闭环控制simulink仿真(附说明文档)

内容概要:本资源是一套面向电力电子与智能控制领域的综合性科研仿真资料合集,核心聚焦于LLC谐振变换器的恒压恒流双竞争闭环控制策略设计与Simulink建模仿真实现,涵盖半桥LLC、双向全桥LLC等拓扑结构的调频闭环仿真,并提供详尽的说明文档与PPT辅助材料。资源体系不仅深入呈现LLC变换器的动态响应与控制逻辑,还扩展至双有源桥(DAB)变换器的软开关协同优化、最小应力控制、EPS调制策略及新扩展移相角优化等前沿技术,同时集成三相PWM整流器在电网不平衡条件下的功率平衡控制、VOC+SVPWM双闭环控制等典型应用场景。此外,资源包涵盖状态估计(如EKF、UKF、PF)、微电网经济调度、卡尔曼滤波融合、神经网络控制、PID优化、储能系统管理等多个交叉方向,特别强调对顶级EI期刊研究成果的高精度复现,旨在帮助科研人员快速掌握先进控制算法的核心思想与仿真实现方法。; 适合人群:电气工程、自动化、电力电子、新能源科学与工程等相关专业的硕士博士研究生、高校科研人员,以及从事新能源变换器、智能电网、电动汽车、微电网系统研发的工程技术人员。; 使用场景及目标:① 深入理解LLC与DAB变换器的闭环控制机理,掌握恒压恒流切换、软开关实现与损耗优化方法;② 利用Simulink平台构建复杂电力电子系统模型,开展动态性能分析与控制器参数整定;③ 复现高水平期刊论文中的先进控制策略,提升科研创新能力与论文发表竞争力;④ 支持毕业设计、科研课题、项目申报及工程原型开发中的仿真验证环节。; 阅读建议:建议结合提供的完整资源目录循序渐进学习,优先研读标注“顶级EI复现”的案例以获取权威方法参考,配合MATLAB/Simulink动手搭建模型,重点关注控制框图设计、调制逻辑实现与仿真结果对比,深入理解算法背后的物理意义与数学推导过程。

智慧交通治理AI大模型多场景协同决策与自适应设计方案.pptx

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