CSU-ACM2017暑期训练3-递推与递归I - Erratic Expansion UVA - 12627

区间查询优化技巧
本文介绍了一种通过前缀和的方法来优化区间查询的问题解决思路。针对某一特定算法问题,作者分享了从最初尝试直接计算每排数量遇到的时间复杂度过高问题,到最终采用求出1到i排的个数并利用f(k,b)-f(k,a-1)的方式显著提高效率的过程。

大意自己看题。

一开始发呆好久相处了怎么求某时刻第i排的数量,结果a,b<=2^30超时,很烦。题解原来直接求出1到i排的个数,f(k,b)-f(k,a-1)。以后看到求区间一定要想到前缀和相减。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#define maxl 33

long long c(int k)
{
	long long sum=1;
	while(k--)
		sum*=3;
	return sum;
}

long long f(int k,int i)
{
	if(i==0) return 0;
	if(k==0) return 1; //边界处理很重要 
	int num=1<<(k-1);
	if(i<num) 
		return 2*f(k-1,i);  //在上半边 ,从k-1到k会翻倍 
	else
		return 2*c(k-1)+f(k-1,i-num); 
	//在下半边 ,则上面一半变2个,下面的则等于i-1<<(k-1) 
}

int main()
{
	int a,b,t;
	long long k,sum=0,suma,sumb;
	scanf("%d",&t);
	for(int i=1;i<=t;i++)
	{
		suma=0;sumb=0;
		scanf("%d%d%d",&k,&a,&b);
		sumb=f(k,b);suma=f(k,a-1);
		printf("Case %d: %lld\n",i,sumb-suma);
	}
	return 0;
} 



基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法机器学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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