HDU ACM2014

本文介绍了一种青年歌手大赛的评分系统实现方案,通过去除最高和最低分来计算选手的平均得分。提供了一个简单的Java程序示例,展示了如何读取评委的评分并计算最终得分。

原题描述:

Problem Description

青年歌手大奖赛中,评委会给参赛选手打分。选手得分规则为去掉一个最高分和一个最低分,然后计算平均得分,请编程输出某选手的得分。

Input

输入数据有多组,每组占一行,每行的第一个数是n(n大于2小于等于100),表示评委的人数,然后是n个评委的打分。

Output

对于每组输入数据,输出选手的得分,结果保留2位小数,每组输出占一行。

Sample Input

3 99 98 97
4 100 99 98 97

Sample Output

98.00
98.50

这是一道简单题,我的AC代码

import java.util.Scanner;

public class Hdu2014 {

    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc=new Scanner(System.in);
        while(sc.hasNext()){
            int n=sc.nextInt();
            int sum=0;
            int min=Integer.MAX_VALUE;
            int max=Integer.MIN_VALUE;
            for(int i=0;i<n;i++){
                int m=sc.nextInt();
                if(m<min){
                    min=m;
                }
                if(m>max){
                    max=m;
                }
                sum+=m;
            }
            int res=sum-min-max;

            //第一种方式输出
            System.out.println(String.format("%.2f", 1.0*res/(n-2)));

            //第二种方式输出
//          System.out.printf("%.2f",1.0*res/(n-2));
//          System.out.println();
        }
    }
}
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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