codeforces1494E. A-Z Graph

本文解析了CodeForces上的一道题目E,通过分析题目特点,提出了针对不同情况的有效解题策略。对于k为奇数的情况,给出了简单的路径构造方案;对于k为偶数的情况,则需要特别考虑回文串的性质,利用特定边的特性来解决。文章还提供了完整的代码实现。

https://codeforces.com/contest/1494/problem/E

我就说这题怎么过了200个只比D少100个过。。。大水题卧槽

这题的关键是能够走重复的点

这题首先根据样例提示发现k&1的时候很简单

只需要1->2->1->2->1....下去就行了,所以k为奇数的都能搞出来,那么我们只要记录是否存在从u->v再从v->u的边就行了,因为你就算v1->v2->v3这样3个,由于回文串的性质,还不如在原地两条边来回走

关键是k偶数的时候有点难,但是我们可以想到v1->v2->v3->vk k%2==0,由于回文串,所以中间的v_k/2 v_k/2+1之间一定是相同的,然而我们也可以只使用这两个之间的相同的边反复横跳得到所有k是偶数的一组解

所以只需要维护有多少对边和有多少对相同边就行了

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;

const int maxl=3e5+10;

int n,m,k,cnt,tot,cas,ans;
int a[maxl];
bool vis[maxl];
char opt[2],s[2];
map<ll,int> mp;

inline ll ed(int u,int v)
{
	return 1ll*u*(n+1)+v;
}

inline void prework()
{
	int cnt1=0,cnt2=0;
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		scanf("%s",opt);
		if(opt[0]!='?')
		{
			int u,v;
			scanf("%d%d",&u,&v);
			if(opt[0]=='+')
			{
				scanf("%s",s);
				mp[ed(u,v)]=s[0]-'a'+1;
				if(mp[ed(v,u)])
				{
					cnt1++;
					if(mp[ed(v,u)]==mp[ed(u,v)])
						cnt2++;
				}
			}
			else
			{
				if(mp[ed(v,u)])
				{
					cnt1--;
					if(mp[ed(v,u)]==mp[ed(u,v)])
						cnt2--;
				}
				mp[ed(u,v)]=0;
			}
		}
		else
		{
			scanf("%d",&k);
			if(k&1)
				puts(cnt1>0?"YES":"NO");
			else
				puts(cnt2>0?"YES":"NO");
		}
	}
}

inline void mainwork()
{
	
}

inline void print()
{
	
}

int main()
{
	int t=1;
	//scanf("%d",&t);
	for(cas=1;cas<=t;cas++)
	{
		prework();
		mainwork();
		print();
	}
	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。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本项目是本人参加BAT等其他公司电话、现场面试之后总结出来的针对Java面试的知识点或真题,每个点或题目都是在面试中被问过的。 除开知识点,一定要准备好以下套路: 个人介绍,需要准备一个1分钟的介绍,包括学习经历、工作经历、项目经历、个人优势、一句话总结。 一定要自己背得滚瓜烂熟,张口就来 抽象概念,当面试官问你是如何理解多线程的时候,你要知道从定义、来源、实现、问题、优化、应用方面系统性地回答 项目强化,至少与知识点的比例是五五开,所以必须针对简历中的两个以上的项目,形成包括【架构和实现细节】,【正常流程和异常流程的处理】,【难点+坑+复盘优化】三位一体的组合拳 压力练习,面试的时候难免紧张,可能会严重影响发挥,通过平时多找机会参与交流分享,或找人做压力面试来改善 表达练习,表达能力非常影响在面试中的表现,能否简练地将答案告诉面试官,可以通过给自己讲解的方式刻意练习 重点针对,面试官会针对简历提问,所以请针对简历上写的所有技术点进行重点准备 Java基础 JVM原理 集合 多线程 IO 问题排查 Web框架、数据库 Spring MySQL Redis 通用基础 操作系统 网络通信协议 排序算法 常用设计模式 从URL到看到网页的过程 分布式 CAP理论 锁 事务 消息队列 协调器 ID生成方式 一致性hash 限流 微服务 微服务介绍 服务发现 API网关 服务容错保护 服务配置中心 算法 数组-快速排序-第k大个数 数组-对撞指针-最大蓄水 数组-滑动窗口-最小连续子数组 数组-归并排序-合并有序数组 数组-顺时针打印矩形 数组-24点游戏 链表-链表反转-链表相加 链表-...
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