codeforces1464B. Grime Zoo

本文解析了CodeForces竞赛中一道题目B的算法思路,介绍了如何通过预处理和动态规划来解决0-1字符串匹配问题,特别是当匹配代价不同时的情况。文中详细解释了在x<y的情况下最优解的构造方法,并提供了完整的C++实现代码。

https://codeforces.com/contest/1464/problem/B

草啊这题也没猜出结论,i vegetable exploded

当x<y的时候,显然就要01多点,10少点,那么对于?来说,肯定是前一部分全放0,后一部分全放1

具体证明挺难想到的,题解里有

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

const int maxl=3e5+10;

int n,m,k,tot,cas;ll ans;
ll x,y;
int a[maxl];
ll cnt1[maxl],cnt0[maxl],pre[maxl],suf[maxl];
bool vis[maxl];
char s[maxl];

inline void prework()
{
	scanf("%s",s+1);
	n=strlen(s+1);
	scanf("%lld%lld",&x,&y);
	if(x>y)
	{
		swap(x,y);
		for(int i=1;i<=n;i++)
		if(s[i]!='?')
			s[i]='1'+'0'-s[i];
	}
}

inline void mainwork()
{
	for(int i=1;i<=n;i++)
	if(s[i]=='1')
		cnt1[i]=cnt1[i-1]+1,pre[i]=pre[i-1]+x*(i-cnt1[i]);
	else
		cnt1[i]=cnt1[i-1],pre[i]=pre[i-1]+y*cnt1[i];
	for(int i=n;i>=1;i--)
	if(s[i]=='0')
		cnt0[i]=cnt0[i+1]+1,suf[i]=suf[i+1]+x*(n-i+1-cnt0[i]);
	else
		cnt0[i]=cnt0[i+1],suf[i]=suf[i+1]+y*cnt0[i];
	ans=1ll<<61;ll tmp;
	for(int i=0;i<=n;i++)
	{
		tmp=pre[i]+suf[i+1];
		tmp+=x*(i-cnt1[i])*(n-i-cnt0[i+1]);
		tmp+=y*cnt1[i]*cnt0[i+1];
		ans=min(ans,tmp);
	}
}

inline void print()
{
	printf("%lld\n",ans);
}

int main()
{
	int t=1;
	//scanf("%d",&t);
	for(cas=1;cas<=t;cas++)
	{
		prework();
		mainwork();
		print();
	}
	return 0;
}

 

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)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,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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