不等式数列 百度2017春招笔试

本文探讨了度度熊如何利用有限数量的小于和大于符号将1至n的排列转换成合法的不等式数列的问题,并通过动态规划方法给出了求解特定排列数目的算法。

问题描述: 度度熊最近对全排列特别感兴趣,对于1到n的一个排列,度度熊发现可以在中间根据大小关系插入合适的大于和小于符号(即 ‘>’ 和 ‘<’ )使其成为一个合法的不等式数列。但是现在度度熊手中只有k个小于符号(即’<’)和n-k-1个大于符号(即’>’),度度熊想知道对于1至n任意的排列中有多少个排列可以使用这些符号使其为合法的不等式数列。

输入描述:

输入包括一行,包含两个整数n和k(k < n ≤ 1000)

输出描述:

输出满足条件的排列数,答案对2017取模。

输入例子:

5 2

输出例子:

66

Dynamic Programming

dp[i][j] denotes the number of permutations satisfied the condition where there are i numbers and j less-than-signs. When the (i+1)-th number is interpolated, there are four cases:
1) Inserted before the head of permutation. e.g. xbefore head(a<b)(x>a<b). A greater-than-sign is generated.
2) Inserted after the tail of permutation. e.g. xafter tail(a<b)(a<b<x). A less-than-sign is generated.
3) Inserted in the middle of a greater-than-sign. e.g xgreaterthansign(a>b)(a<x>b). A less-than-sign is generated.
4) Inserted in the middle of a less-than-sign. e.g xlessthansign(a<b)(a<x>b). A greater-than-sign is generated.

Hence, dp[i][j] equals to sum of the four cases below:

  • dp[i1][j]: i-th number is serted before the head. No less-than-sign is producted, so there’re j less-than-signs in this case.
  • dp[i1][j1]: i-th number is serted after the tail. a less-than-sign is generated after inserting a number.
  • dp[i1][j1](ij1): a less-than-sign is produced when the i-th number inserted in the middle of a greater-than-sign, (ij1) choices in total.
  • dp[i1][j]j: inserted inner a less-than-sign, j choices in total.
    Namely, dp[i][j]=dp[i1][j1](ij)+dp[i1][j](j+1)

Modulo Equivalencies

  • (a+b) mod n=[(a mod n)+(b mod n)] mod n
  • ab mod n=[(a mod n)(b mod n)] mod n

Code in Java

import java.util.*;  
public class Main {  
    public static void main(String[] args) {  
        Scanner sc = new Scanner(System.in);  
        int n = sc.nextInt();  
        int k = sc.nextInt();  
        int[][] dp = new int[n+1][k+1];  
        for (int i = 1; i < n+1; i++)
            dp[i][0] = 1;  //all of the other values are initialized as 0.
        for (int i = 2; i < n+1; i++) {  
            for (int j = 1; j <= k && j < i; j++) {  
                dp[i][j] = (dp[i-1][j-1]*(i-j)+dp[i-1][j]*(j+1))%2017;  
            }  
        }  
        System.out.println(dp[n][k]);  
    }  
}
内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
内容概要:本文详细介绍了三相异步电机SVPWM-DTC(空间矢量脉宽调制-直接转矩控制)的Simulink仿真实现方法,结合DTC响应快与SVPWM谐波小的优点,构建高性能电机控制系统。文章系统阐述了控制原理,包括定子磁链观测、转矩与磁链误差滞环比较、扇区判断及电压矢量选择,并通过SVPWM技术生成固定频率PWM信号,提升系统稳态性能。同时提供了完整的Simulink建模流程,涵盖电机本体、磁链观测器、误差比较、矢量选择、SVPWM调制、逆变器驱动等模块的搭建与参数设置,给出了仿真调试要点与预期结果,如电流正弦性、转矩响应快、磁链轨迹趋圆等,并提出了模型优化与扩展方向,如改进观测器、自适应滞环、弱磁控制和转速闭环等。; 适合人群:电气工程、自动化及相关专业本科生、研究生,从事电机控制算法开发的工程师,具备一定MATLAB/Simulink和电机控制理论基础的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握SVPWM-DTC控制策略的核心原理与实现方式;②在Simulink中独立完成三相异步电机高性能控制系统的建模与仿真;③通过仿真验证控制算法有效性,为实际工程应用提供设计依据。; 阅读建议:学习过程中应结合文中提供的电机参数和模块配置逐步搭建模型,重点关注磁链观测、矢量选择表和SVPWM调制的实现细节,仿真时注意滞环宽度与开关频率的调试,建议配合MATLAB官方工具箱文档进行参数校准与结果分析。
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