poj3253 Fence Repair 哈夫曼树

本文介绍了一个基于优先队列的数据结构应用问题,并通过C++实现了解决方案。主要思路是将输入的整数使用优先队列进行存储,之后不断取出最小的两个数进行合并并重新插入队列,直到队列只剩下一个元素,该过程的总代价即为答案。

题目连接

#include<iostream>
#include<string>
#include<queue> 
using namespace std;
int main(){
	int n, m, x, y;
	while(cin>>n){
		priority_queue<int,vector<int>,greater<int> > q;
	
		for(int i=0;i<n;i++){
			cin>>m;
			q.push(m);
		}
		long long sum = 0;
		if(q.size()==1){//只有一段 
			sum+=q.top();
			q.pop();
		}
		while(q.size()>1){
			x = q.top();
			q.pop();
			y = q.top();
			q.pop();
			sum+=(x+y);
			q.push(x+y);
		}
		cout<<sum<<endl;
	}
} 

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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