codeforces 1201 B. Zero Array C. Maximum Median(思维)

Lasso的原理及其与其他特征选择方法的比较进行阐述,然后讨论Lasso优点、缺点以及应用场景,最后给出了代码实例 在机器学习领域中,特征选择(feature selection)是指在模型训练前对数据集进行分析,选择其中有助于预测目标变量或影响模型性能的特征,去除不相关或冗余的特征,提升模型的泛化能力。而Lasso回归是一种很流行的用于特征选择的方法之一。Lasso回归(又称LASSO,least absolute shrinkage and selection operator)是一种线性模型中的特征选择方法。 阅读详情

 B. Zero Array

题目链接:codeforces 1201B

题意:

   给 n 个数, 要求两个数同时减去1,问能否将其全部变为0

题解:

  当数组总和为奇数时,不能变为0

   当数组中最大元素大于 总和减去最大元素的值时,不能变为0

AC代码:C++

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
int main(){
	ll n, ans = 0, maxn = -1;
	cin >> n; 
	for(ll i = 1; i <= n; i++){
		ll t;
		cin >> t;
		if(maxn < t){
			maxn = t;
		}
		ans = ans + t;
	}
	if(ans % 2 == 0 && maxn <= ans - maxn){
		cout << "YES" << endl;
	}
	else{
		cout << "NO" << endl;
	}
	return 0;
}

php

<?php
	$cin = fopen("php://stdin", "r");
	$n = intval(fgets($cin));
	$s = fgets($cin);
	$a = explode(" ", $s);
	$ans = 0;$k = 0;
	for($i = 0; $i < count($a); $i++){
		$ans = $ans + intval($a[$i]);
		$k = max($k, intval($a[$i]));
	}
	if($ans % 2 == 0 && $k <= $ans - $k){
		print_r("YES");
	}
	else{
		print_r("NO");
	}
	fclose($cin);
?>

C. Maximum Median(思维)

题目链接:codeforces 1201C

题意:

   给出一个数组,然后可以给一个或多个数加1,最多加k,求最大的中位数。

题解:

   中位数前面的数不用管,如果可以和下一个数齐平,那就一起填上去;如果不够了,那就一起尽量变大

AC代码:c++

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn = 2e5+5;
ll n,k;
ll a[maxn];
int main(){
	scanf("%lld%lld", &n, &k);
	ll i, j, val;
	for(i = 1;i <= n ; i++){
		scanf("%lld", &a[i]);
	}
	sort(a+1,a+1+n);
	ll mid = n / 2 + 1, sum = 0;
	i = mid + 1;
	while(k > 0 && i <= n){
		if(k >= (i - mid) * (a[i] - a[i-1])){
			k = k- (i - mid) * (a[i] - a[i-1]); 
			sum += (a[i] - a[i-1]);  // 齐平
		}
		else{
			break;
		}
		i++;
	}
	if(k > 0){
		sum = sum + k / (i - mid); // 如果 k > 0 将k平分给后面的数
	}
	printf("%lld\n", a[mid] + sum);
	return 0;
}

php

<?php
	$cin = fopen("php://stdin", "r");
	$s = fgets($cin);
	$a = explode(" ", $s);
	$n = intval($a[0]);
	$k = intval($a[1]);
	$s = fgets($cin);
	$a = explode(" ", $s);
	sort($a,SORT_NUMERIC);
	$ans = 0;
	$mid = intval($n / 2);
	for($i = $mid+1; $i < $n; $i++){
		if($k >= ($i - $mid) * (intval($a[$i]) - intval($a[$i-1]))){
			$k = $k - ($i - $mid) * (intval($a[$i]) - intval($a[$i-1]));
			$ans = $ans + (intval($a[$i]) - intval($a[$i-1]));
		}
		else{
			break;
		}	
	}
	if($k > 0){
		$ans = $ans + intval($k / ($i - $mid));
	}
	print_r(intval($ans + intval($a[$mid]))."\n");
	fclose($cin);
?>

 

基于自抗扰控制的虚拟同步发电机二次调频控制研究 摘要:本文针对高比例可再生能源并网导致的电力系统频率稳定性问题,提出基于自抗扰控制(ADRC)的虚拟同步发电机(VSG)二次调频控制策略。通过分析VSG工作原理和传统调频方法的不足,设计了非线性ADRC和线性ADRC两种控制器,详细阐述了参数整定方法。仿真结果表明,该策略能有效消除频率稳态偏差,提升系统抗扰能力,为分布式电源参与电网调频提供了新思路。 关键词:虚拟同步发电机;自抗扰控制;二次调频;频率调节;抗扰能力 阅读详情

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