题目1388:跳台阶

1 秒

内存限制:32 兆

特殊判题:




题目描述:

一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。

输入:

输入可能包含多个测试样例,对于每个测试案例,

输入包括一个整数n(1<=n<=70)。

输出:

对应每个测试案例,

输出该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。

样例输入:
5
样例输出:
8

分析:与斐波那契数列类似,注意递归初始条件即可。
#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;
const int N = 71;
long long int fabo[N];
void initFabo()
{
	fabo[0] = 1;
	fabo[1] = 1;
	for (int i = 2; i < N; ++i)
		fabo[i] = fabo[i - 1] + fabo[i - 2];
}
int main(void)
{
	int n;
	initFabo();
	while (scanf("%d", &n) != EOF)
	{
		printf("%lld\n", fabo[n]);
	}
	return 0;
}


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。
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