2016春季训练——贪心

来源:POJ2586

这一题理解题意是一个问题,也就说,我们先知道了全年的情况,下面我们只要连续五个月计算盈亏,那么赚了,则一定是S,亏了就一定是D,所以理论上,我们可以计算出前五个月的情况的。

代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>

using namespace std;

int main(){
	long long s,d;
	while(cin>>s>>d){
        int i,ans;
        for(i=1;i<=5;i++)//寻找有多少个亏损的月
            if(s*(5-i)-d*i<0)//这个式子很好理解
                break;
        if(i==4)//对于i==4,我们注意,这时一定是三个月盈利,9个月亏损
            ans=3*s-9*d;
        else//其他情况,这里其实不包括5
            ans=s*(12-2*i)-d*2*i;//我们把亏损的一起放到后面,这样就是可以减少亏损的个数
        if(i==5||ans<0)//注意这一个顺序。。。i==5必须在前面
            cout<<"Deficit"<<endl;
        else
            cout<<ans<<endl;
	}
	return 0;
}


内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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