UVA 10025 The ? 1 ? 2 ? ... ? n = k problem

本文探讨了如何解决?1?2?…?n=k问题,通过分析得出结论:若所有问号替换为加号后的总和与目标k的差值为偶数,则只需改变一个符号即可达成目标;反之则需引入额外符号进行调整。文章提供了具体的实现思路和C语言代码示例。

题目

?1?2?…?n=k问题

分析

如果所有的?均为+,将其中一个+改为-,那么值将可能减小2,4,6,……等2的倍数,如果说全部都为+,其与目标的差值为2的倍数,那么只需要通过更改某一个符号即可以达到目标,如果不能,则需要增加一个符号并修改一些(?)符号才能达到。

思路

对于输入的k的正负,仅是所有符号是否取反,所以可以取其绝对值,再而假设全部的?均为+,那么数值需要达到多少,再以这个为基础继续上增或者不增。

代码

#include <stdio.h>

int main(void)
{
    int t, k, s, i, r;
    scanf("%d",&t);
    while (t--) {
        scanf("%d", &k);
        k = k < 0? -k: k;
        for (s = 0, i = 1; (s += i) < k; i++);
        while ((s - k) & 1) s += ++i;
        printf("%d\n", i);
        if(t) printf("\n");
    }
    return 0;
}
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,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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