树状数组

树状数组其实是对一个数组tree_a的区间元素总合的进行管理,将其元素按一定规律,整合放到另外一个数组tree_c中保存。当tree_a需要多次取和的时候,只需分析其区间,结合存放的规律将其取出,而免去n项合需要求n次的麻烦。


1.lowbit的理解:

lowbit 返回的是 2^k,其中k为从最低位起,第一个1的位置(从0数起)。-x为x的补码,即取反+1。试着这么假设一下,如果单单取反,那么&运算之后就为0,此时-x不是反码而是补码,要加1,这个+1对于-x的二进制是怎样的影响,其实就取决于x从最低位起,第一个为1的位置,比如x = 0bxxxxx100,反码为yyyyy011,其中y表示x对应的取反这里我们只关注后三位,可以看到+1后变0byyyyy100只会影响到最低位为1的位置,后面不受影响。这样&之后就变成0b00000100。可以看到,其实lowbit是把x的最低位的1取出保留,其他全部置0.

int lowbit(int x)
{
    return x & (-x);
}

2.更新


int add(int x,int data)
{
    int i;
    for(i = x;i <= maxsize;i += lowbit(i))
    {
        tree_c[i] += data;
    }
}

3.查询(即算区间内元素和)

int getsum(int x)
{
    int i;
    int sum;
    for(i = x;i > 0;i -= lowbit(i))
    {
        sum += tree_c[i];
        
    }
}

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值