NYOJ 279 队花的烦恼二和NYOJ 176 整数划分(二)【dp问题或递归】

本文详细介绍了如何利用动态规划解决整数分拆问题,并提供了两种不同数据范围的代码实现。第一种适用于较大数据范围,第二种则针对较小数据范围进行了优化。

原题链接:点击。。279 点击。。 176

这两个题 意思基本一样的,就是测试数据的范围不一样。。176数据比较水的,一般不会超时的,但279 你用递归可能就会超时了。。简单讲一下用dp做题的思路吧 。

首先 定义f ( i , j )为整数 i 分成 j 个整数 的情况。。。

经过分析可得f(i, j )可转化为两个部分:

一: 假设 分成的 j 个整数中 不包含1。。那么 此时 f (i-j,j)就是这部分的总情况。。明白吗?再说清楚一点吧。。既然想让他不包含1,就先将j个整数都分为1,此时i变为i-j,再将i分为j个整数,这j个整数再加上原先分的1,就肯定不会再有1出现了。。ok了吧。。

二: 假设分成的j个整数至少有一个1。。那么此时f(i-1,j-1)就是这部分的总情况了。。这点都明白了吧。不明白自己分析一下吧。。

结论:f(i,j)=f(i-j,j)+f(i-1,j-1);动态转移方程有了,实现起来不困难吧。。对了,初始化还有些小技巧。。自己琢磨吧。。还有就是用题上数据范围不是很大得,所以暴力求解会很快的。。

279代码: #include<stdio.h> int main() { int a,b,n,m,k; int ok[505][7]={0}; ok[1][1]=1; for(a=2;a<=500;a++) { for(b=1;b<=a&&b<=6;b++) ok[a][b]=ok[a-b][b]+ok[a-1][b-1]; } while(~scanf("%d%d",&n,&m)) { printf("%d\n",ok[n][m]); } } 176代码:

#include<stdio.h> int main() { int a,b,n,m,k; int ok[105][105]={0}; ok[1][1]=1; for(a=2;a<=100;a++) { for(b=1;b<=a;b++) ok[a][b]=ok[a-b][b]+ok[a-1][b-1]; } scanf("%d",&k); while(k--) { scanf("%d%d",&n,&m); printf("%d\n",ok[n][m]); } }


基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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