偷懒的西西【推荐】

优化算法解决数学作业难题

题目:

Description
高三数学作业总共有n道题目要写(其实是抄),编号1..n,抄每道题所花时间不一样,抄第i题要花a[i]分钟。由于西西还要准备NOIP,显然不能成天做数学作业。所以西西决定只用不超过t分钟时间抄这个,因此必然有空着的题。每道题要么不写,要么抄完,不能写一半。一段连续的空题称为一个空题段,它的长度就是所包含的题目数。这样应付自然会引起数学老师的愤怒。数学老师发怒的程度(简称发怒度)等于最长的空题段长度。
现在,西西想知道他在这t分钟内写哪些题,才能够尽量降低数学老师的发怒度。由于西西很聪明,你只要告诉他发怒度的数值就可以了,不需输出方案。(Someone:那么西西怎么不自己写程序?西西:我还在抄别的科目的作业……)
Input
第一行为两个整数n,t,代表共有n道题目,t分钟时间。
以下一行,为n个整数,依次为a[1], a[2],... a[n],意义如上所述。
Output
仅一行,一个整数w,为最低的发怒度。
Sample Input
17 11
6 4 5 2 5 3 4 5 2 3 4 5 2 3 6 3 5
Sample Output
3
Data Constraint
Hint
样例解释
分别写第4,6,10,14题,共用时2+3+3+3=11分钟。空题段:1-3(长度为3), 5-5(1), 7-9(3),
11-13(3), 15-17(3)。所以发怒度为3。可以证明,此数据中不存在使得发怒度<=2的作法。
数据范围
60%数据 n<=2000
100%数据 0<n<=50000,0<a[i]<=3000,0<t<=100000000

题解&总结:

二分答案。
判断答案是否合法。

怎么判断呢?
贪心显然不行。
那就用DP吧。

我们现在要判断二分出来的最大间隔(愤怒值)是否合法。

我们设fi表示做到第i个作业,且做了第i个作业的最小时间。

转移方程显然:fi=min{fj}  j=[i-x-1..i-1]  因为上一次做的作业与这一次间隔不能超过x。

答案显然为ans=max{fj}  j=[n-x..n]

但是,如果直接这样DP,会时超60分。
所以我们需要加优化。

我们可以发现,转移中的fi=min{fj}  j=[i-x-1..i-1] 可以不需要枚举都枚举j。
其实只要维护一个区间内的最小值就可以了。

我们每次把fi-x-2丢出区间,然后得到fi后把fi加入区间。

维护区间的最小值,用堆和线段树都可以。

我是用堆维护的,比赛时调了很久,
因为要开两个数组记录堆里面的位置与f数组里面的位置的对应关系。
然后打着打着自己都差点被自己绕晕了。

当然,也可以用奇奇怪怪的单调队列来优化。
听说这题可以当做单调队列的例题。
有兴趣的可以去学学。


这题(第一题)堆维护调了近两个小时。

第一题要不惜一切代价做对。
这是我比赛的原则。
也符合很多大型比赛的套路。
大型比赛第一题都最水。
如果大型比赛的第一题都做不对那还是回家睡觉吧。


六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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