【100题】第五十一题 和为n连续正数序列

本文介绍了解决连续正数序列问题的两种方法。方法一利用数组记录连续正数之和,并通过遍历查找符合条件的序列;方法二采用双指针策略,高效地找到所有可能的连续正数序列。

一,题目

输入一个正数n,输出所有和为n连续正数序列。
例如输入15,由于1+2+3+4+5=4+5+6=7+8=15,所以输出3个连续序列1-54-67-8

二,思路

解法一:连续正序列,不包含n本身。所以子序列中最大元素为 n/2+1

求出到前 i个元素和保存到b数组中,然后遍历数组b ,i>j 时,求b[i] –b[j] ==n。如果等于则输出 j+1 到 I 的序列。

时间复杂度:O(n^2)

#include <iostream>
using namespace std;

void print(int a[],int j,int i)
{
	for(int k=j;k<=i;++k)
		cout<<a[k]<<" ";
	cout<<endl;
}
int main()
{
	int n=15;
	int a[n];
	int b[n];
	for(int i=1;i<=n/2+1;++i)
		a[i]=i;


    b[0]=a[0]=0;
    
    for(int i=1;i<=n/2+1;++i)
	{
		b[i]=b[i-1] + a[i];
	}
	
	
	for(int i=n/2+1;i>=0;--i)
	{
		for(int j=i-1;j>=0;--j)
		{
				
			if((b[i]-b[j])==n)
			{
				print(a,j+1,i);
			}
		}
	}
	
}


解法二:

我们可用两个数smallbig分别表示序列的最小值和最大值。

首先把small初始化为1big初始化为2
如果从smallbig的序列的和大于n的话,我们向右移动small,相当于从序列中去掉较小的数字。
如果从smallbig的序列的和小于n的话,我们向右移动big,相当于向序列中添加big的下一个数字。
一直到small等于(1+n)/2,因为序列至少要有两个数字。

#include <iostream>
using namespace std;

void PrintContinuousSequence(int small, int big)
{
      for(int i = small; i <= big; ++ i)
            printf("%d ", i);
      printf("\n");
}

void FindContinuousSequence(int n)
{
      if(n < 3)
            return;
            
      int small = 1; 
      int big = 2;  //至少两个元素 
      
      int middle = (1 + n) / 2;
      int sum = small + big;
      
      while(small < middle)
      {
            if(sum == n)
                  PrintContinuousSequence(small, big);
            // if the current sum is greater than n, 
            // move small forward
            while(sum > n)//元素偏大 
            {
                  sum -= small;
                  small ++;
                  if(sum == n)
                        PrintContinuousSequence(small, big);
            }
            // move big forward
            big ++;
            sum += big;
      }
}

int main()
{
	FindContinuousSequence(15);
}



内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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