U - Long Distance Racing

本文介绍了一个通过不同地形移动的地图行走算法。该算法考虑了上坡、下坡和平地等不同地形的变化,旨在计算在给定时间和体力限制下,角色能够行走的最大地图范围。通过输入地图的体力消耗参数和角色的动作序列,输出角色可以行走的最大地图数量。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

int main()
{
    int m,t,U,F,D,i,x;
    while(~scanf("%d%d%d%d%d",&m,&t,&U,&F,&D)){
        int ans=0,s=0,flag=0;
        char c;
        for(i=0;i<=t-1;i++){
            getchar();
            scanf("%c",&c);
            if(c=='u'){
                s+=U+D;
                ans++;
            }else if(c=='f')
            {
                s+=2*F;
                ans++;
            }else if(c=='d')
            {
                s+=U+D;
                ans++;
            }
            if(s>m&&!flag){
                ans--;
                x=ans;
                //printf("%d\n",ans);
                flag=1;
            }
        }
        printf("%d\n",x);
    }
    return 0;
}

意思是输出在总时间内最多能走多少地图,

上坡回来就是下坡,下坡回来就变成了上坡

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值