UVa Problem 10177 (2/3/4)-D Sqr/Rects/Cubes/Boxes? (2/3/4-维立方体?)

本文介绍了一种计算不同维度立方体数量的方法,包括二维正方形、三维立方体及四维超立方体的数量计算公式,并提供了计算这些立方体及其相应长方体数量的C++实现。
// (2/3/4)-D Sqr/Rects/Cubes/Boxes? (2/3/4-维立方体?) // PC/UVa IDs: 111206/10177, Popularity: B, Success rate: high Level: 2 // Verdict: Accepted // Submission Date: 2011-11-01 // UVa Run Time: 0.016s // // 版权所有(C)2011,邱秋。metaphysis # yeah dot net // // [解题方法] // 设边长为 n,则有以下结果: // 2 维:正方形数量 S2 形成的数列后项与前项差为 n^2。 // 3 维:立方体数量 S3 形成的数列后项与前项差为 n^3。 // 4 维:超立方体数量 S4 形成的数列后项与前项差为 n^4。 // // 2 维:长方形数量 R2 = S3 - S2。 // 3 维:长方体数量 R3 = S2 * S1,其中 S1 = (n - 1) * (n + 2) / 2。 // 4 维:超长方体数量 R4 = (n * (n + 1) / 2)^4 - S4。 #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; #define MAXN 101 #define MAXD 6 #define S2 0 #define R2 1 #define S3 2 #define R3 3 #define S4 4 #define R4 5 long long count[MAXN][MAXD]; int main(int ac, char *av[]) { for (int n = 1; n < MAXN; n++) { count[n][S2] = count[n - 1][S2] + pow(n, 2); count[n][S3] = count[n - 1][S3] + pow(n, 3); count[n][S4] = count[n - 1][S4] + pow(n, 4); count[n][R2] = count[n][S3] - count[n][S2]; count[n][R3] = count[n][S3] * (n - 1) * (n + 2) / 2; count[n][R4] = pow(n * (n + 1) / 2, 4) - count[n][S4]; } int size; while (cin >> size) { for (int d = 0; d < MAXD; d++) cout << (d ? " " : "") << count[size][d]; cout << endl; } return 0; }

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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