poj 3253

本文介绍了一种通过哈夫曼树自下向上解决将一组数字分成差值最小两部分的问题的方法,包括使用G++编译器和避免使用__int64类型,以及输入输出文件操作。
这个题一开是自己的思路是把所有数字排序之后再分治(分为大小差值最小的两份)。 看了别人的解题报告之后,发现,这个题可以像哈夫曼那样自下向上去做。比用分治(自上向下)简单。 用的是G++编译器,注意不能用__int64而只能用long long int。 #include<iostream> #include<fstream> #include<queue> using namespace std; int main() { freopen("input.txt","r",stdin); int n; int input; priority_queue<long long int> mypq; long long int sum; while(scanf("%d",&n)!=EOF) { if(n==1) { scanf("%d",&input); printf("0\n"); continue; } sum=0; for(int i=0;i<n;i++) { scanf("%d",&input); sum+=input; mypq.push(0-input); } long long int output=0; while(mypq.empty()==false) { long long int temp=0; temp-=mypq.top(); mypq.pop(); temp-=mypq.top(); mypq.pop(); output+=temp; if(temp==sum) ; else mypq.push(0-temp); } cout<<output<<endl; } return 0; }

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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