1983 等式问题

题目描述 Description

有一个未完成的等式:1 2 3 4 5 6 7 8 9=N 空格(1前面没有空格)内可以填入+,-,也可以不填。 编程找出输入某个整数 N 后使等式成立的所有方案的总数。保证有解。

输入描述 Input Description

输入一个数N。

输出描述 Output Description

输出一个数。所有的方案数。

样例输入 Sample Input

108

样例输出 Sample Output

15

#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
int n,m=0;
void search(int,int);
int main()
{
	cin>>n;
for (int i=1;i<=9;++i)
{ int s=0;
	for(int j=1;j<=i;++j)
		s=s*10+j;
	search(i+1,s);
}
	cout<<m;
	return 0;
}
void search(int x,int y)
{
	if(x>9)
	{if(y==n)
	m++;
	return ;
	}
	for(int i=x;i<=9;i++)
	{ int s=0;
	for(int j=x;j<=i;j++)
	s=s*10+j;
	search(i+1,y+s);
	search(i+1,y-s);
    }
}

一个搜索问题。


在 MATLAB 中求解带有等式约束的优化问题,可以使用多种内置函数和工具箱,尤其是 Optimization Toolbox 提供的功能。以下是一些常用的方法和相关函数: ### 1. 使用 `fmincon` 函数 `fmincon` 是 MATLAB 中用于求解具有非线性约束(包括等式和不等式约束)的优化问题的主要函数之一。对于等式约束问题,可以通过设置 `nonlcon` 参数来定义非线性等式约束。 #### 示例代码: ```matlab % 定义目标函数 fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2; % 初始猜测 x0 = [1, 1]; % 等式约束函数 nonlcon = @(x) deal([], [x(1)^2 + x(2)^2 - 1]); % 约束条件:x1^2 + x2^2 = 1 % 调用 fmincon 求解 options = optimoptions(&#39;fmincon&#39;, &#39;Display&#39;, &#39;iter&#39;); [x, fval] = fmincon(fun, x0, [], [], [], [], [], [], nonlcon, options); ``` ### 2. 使用 `quadprog` 和 `linprog` 函数 如果问题是线性或二次规划问题,可以分别使用 `linprog` 和 `quadprog` 函数。这些函数支持线性等式约束。 #### 示例代码(`quadprog`): ```matlab % 二次规划问题的目标函数系数矩阵 H 和向量 f H = [1, -1; -1, 2]; f = [-2; -6]; % 等式约束 Ax = b Aeq = [1, 1]; beq = 2; % 初始猜测 x0 = [0, 0]; % 调用 quadprog 求解 [x, fval] = quadprog(H, f, [], [], Aeq, beq, [], [], x0); ``` ### 3. 使用 `lsqnonlin` 函数 `lsqnonlin` 函数适用于最小二乘问题,并且可以处理非线性等式约束。 #### 示例代码: ```matlab % 定义目标函数(最小二乘形式) fun = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2 - 1]; % 约束条件:x1^2 + x2^2 = 1 % 初始猜测 x0 = [1, 1]; % 调用 lsqnonlin 求解 [x, resnorm] = lsqnonlin(fun, x0); ``` ### 4. 使用 `patternsearch` 函数 `patternsearch` 是 Global Optimization Toolbox 中的一个直接搜索算法,适用于无梯度的优化问题,并且可以处理等式约束。 #### 示例代码: ```matlab % 定义目标函数 fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2; % 等式约束函数 nonlcon = @(x) deal([], [x(1)^2 + x(2)^2 - 1]); % 约束条件:x1^2 + x2^2 = 1 % 初始猜测 x0 = [1, 1]; % 调用 patternsearch 求解 [x, fval] = patternsearch(fun, x0, [], [], [], [], [], [], nonlcon); ``` ### 5. 使用惩罚函数法 惩罚函数法是一种将约束优化问题转化为无约束优化问题的方法[^1]。通过引入惩罚项,将约束条件整合到目标函数中。 #### 示例代码: ```matlab % 定义目标函数 fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2; % 定义惩罚项 penalty = @(x) 100 * (x(1)^2 + x(2)^2 - 1)^2; % 约束条件:x1^2 + x2^2 = 1 % 合并后的目标函数 combined_fun = @(x) fun(x) + penalty(x); % 初始猜测 x0 = [1, 1]; % 调用无约束优化函数 [x, fval] = fminunc(combined_fun, x0); ``` ###
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