【百度之星2014~资格赛解题报告】

本文总结了百度之星竞赛的四道题目解题思路及技巧,包括暴力算法、动态规划、字典树等方法,提供了详细的注意事项和解题报告链接。

声明

   笔者最近意外的发现 笔者的个人网站 http://tiankonguse.com/ 的很多文章被其它网站转载,但是转载时未声明文章来源或参考自 http://tiankonguse.com/ 网站,因此,笔者添加此条声明。

    郑重声明:这篇记录《标题》转载自 http://tiankonguse.com/ 的这条记录:http://tiankonguse.com/record/record.php?id=666

 

前言

最近要毕业了,有半年没做比赛了.
这次参加百度之星娱乐一下.
现在写一下解题报告.
这次比赛大牛都不屑于做百度之星了,于是我很幸运达到前百名,百度不知道会不会实现说的那样发一件衣服.

正文

这次比赛有四道题,起初只是随便做做,所以我是倒着做的.

 

先看看四道题的类型:

Energy Conversion 暴力 复杂度 O(  log(n) )

Disk Schedule DP 复杂度 O( n ^ 2)

Xor Sum 字典树 复杂度 O( 32n  )

Labyrinth DP 或搜索 复杂度 O(n*m)

 

第一道过了很多人,于是我干脆不看第一道题了.

 

后来发现还是先做第一道题吧.

第一题 Energy Conversion

 

题意:告诉你一个起初值,问能不能经过根据告诉你的公式得到一个大于等于指定值,如果可以输出最小转换次数,不可以输出-1.

方法:直接暴力即可.

注意事项

1. A <= V 时特殊判断

2. K < 2 时特殊判断

3. A >= B 特殊判断

具体解题报告http://tiankonguse.com/record/record.php?id=662

 

第二题 Disk Schedule

题意:磁盘有n个磁道,每个磁道需要读取一个扇区的数据.磁头起初在0磁道0扇区,最终还要在0磁道0扇区.磁道之间移动消耗一定时间,扇区之间移动消耗一定时间,读取数据消耗一定的数据.求最少时间.

方法:DP.状态转移方程 str[ i ][ j ] 代表 最大磁道位 i 时, 回去选择的磁道是 j 时的最优值.

注意事项:无

具体解题报告http://tiankonguse.com/record/record.php?id=663

 

第三题 Xor Sum

题意:告诉你n个数字,求与数字k异或值最大的那个数字.

方法:字典树从高位插入.原因是高位与低位不是一个数量级的,所以优先考虑高位.

注意事项:无

具体解题报告http://tiankonguse.com/record/record.php?id=664

 

第四题 Labyrinth

题意:有一个矩阵,每个位置有一个值.你在左上角,要去右上角.只能向右,向上,向下走.问路线的数字和的最大值.

方法:DP. 每个位置分位上面下来的最大值,右面来的最大值和下面来的最大值即可.

注意事项:第一行没有上面来的最大值,第一列没有右面来的最优值和下面来的最优值,最后一行没有下面来的最优值.

具体解题报告http://tiankonguse.com/record/record.php?id=665

 

参考

http://tiankonguse.com/record/record.php?id=662

http://tiankonguse.com/record/record.php?id=663

http://tiankonguse.com/record/record.php?id=664

http://tiankonguse.com/record/record.php?id=665

 

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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