hdu 5506

题意:

有n组数组,每组有若干个数字。

要求将这n组数组划分为L组,每组所有数组的交集不为空。

数据量比较小。



思路 :

一共N个集合, 划分的个数为1…… N个, 所以当 L > N 时必然是不行的

考虑如何取到最小的划分个数cnt, 如果 cnt <= L 则可行

 

方法 : 

记录所有的数出现过的次数

每次都找一个出现次数最多的数, 将存在该数的集合作为一个划分, cnt++, 将该划分中所有集合中的数出现次数都减一, 直到不存在剩余数字为止, 再将cnt与L进行比较


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <cstring>

using namespace std;

const int N=100050;
typedef long long LL;

int a[305];
int x[35];
int num[35][15];

int maxn()
{
    int m = -1 ;
    int ans = 0 ;
    for(int i = 0 ; i < 305 ; i++)
    {
        if(a[i]>m)
        {
            m=a[i];
            ans = i ;
        }
    }
    return ans;
}

int main()
{
    int t,n,ans,l;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        memset(a,0,sizeof(a));
        memset(x,0,sizeof(x));
        memset(num,0,sizeof(num));
        scanf("%d%d",&n,&l);
        for(int i = 0 ; i < n ; i++)
        {
            scanf("%d",&x[i]);
            for(int j = 0 ; j < x[i] ; j++)
            {
                scanf("%d",&num[i][j]);
                a[num[i][j]]++;
            }
        }
        ans = 0 ;
        for(int i = 0 ; i < n ; i++)
        {
//            for(int h = 0 ; h <= 6 ; h++)
//            {
//                cout<<a[h]<<" ";
//            }
//            cout<<endl;
            int m = maxn();
            if(m==0)break;
            ans++;
            for(int j = 0 ; j < n ; j++)
            {
                for(int k = 0 ; k < x[j] ; k++)
                {
                    if(num[j][k]==m)
                    {
                        for(int p = 0 ; p < x[j] ; p++)
                        {
                            a[num[j][p]]--;
                        }
                        break;
                    }
                }
            }
        }
        if(ans<=l)printf("YES\n");
        else printf("NO\n");
    }
    return 0 ;
}



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,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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