SRM 531 DIV 2

本文介绍了一种使用动态规划方法解决构建不同歌曲排列组合数问题的算法。详细阐述了状态转移方程及其背后的逻辑,通过实例演示如何高效地计算所需数值。

600pt. NoRepeatPlaylist

dp[i][j] 表示构造到第i首歌时,用了j首不同的歌的排列组合数。

状态转移方程为

dp[i][j]=dp[i-1][j-1]*(N-(j-1))+dp[i-1][j]*(j-M);

注:我们构造到第i首歌时,用了j种不同的歌,那么在第i个位置。我们可以有两种选择。

(1)选择新歌,前面i-1个位置用了j-1首不同的歌,那么对于每个dp[i-1][j-1],在第i个位置我们还有

(N-(j-1))首不同的歌可以选择。

(2)选择旧歌,前面i-1个位置用了j首不同的歌,那么紧靠第i个位置的前M个位置(i-M) 到

(i-1)  必须是不同的M首歌,j首之中占了M首歌,那么对于每个dp[i-1][j],在第i个位置,我们还有 (j-M)

首不同的歌可以选择。

 

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <vector>
#include <cmath>
using namespace std;

const int MOD = 1000000007;
long long dp[105][105];
//dp[i][j] 表示构造到第i首歌时,用了j首不同的歌的排列组合数
//状态转移方程为 dp[i][j]=dp[i-1][j-1]*(N-(j-1))+dp[i-1][j]*(j-M);
class NoRepeatPlaylist
{
public:
   int numPlaylists(int N, int M, int P)
   {
	   memset(dp,0,sizeof(dp));
       dp[1][1]=N;
	   for(int i=2;i<=P;i++)
	   {
	      for(int j=1;j<=N && j<=i;j++)
		  {
		     dp[i][j]=dp[i-1][j-1]*(N-(j-1))%MOD;
             if(j-M>0)
				 dp[i][j]+=dp[i-1][j]*(j-M)%MOD;
		  }
	   }
	   return dp[P][N]%MOD;
   }
};


 

 

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 关于 SACMA SRM01 的中文版资料 SACMA SRM01 是由复合材料学会(Society for the Advancement of Material and Process Engineering, SAMPE)发布的标准之一,主要用于描述短切玻璃纤维增强热固性模塑料的性能测试方法[^1]。该标准通常涉及材料特性、制备工艺以及质量控制等方面的内容。 对于寻找 SACMA SRM01 中文版文档的需求,可以通过以下途径获取: #### 1. 官方渠道 SAMPE 或其中国分会可能提供官方翻译版本的下载服务。建议访问 SAMPE China 的官方网站或其他授权机构网站查询是否有正式的中文译本[^2]。 #### 2. 图书馆资源 部分高校图书馆或行业技术中心会收藏此类国际标准的技术文件及其翻译件。可以联系所在地区的科技图书馆或者通过 Interlibrary Loan (ILL) 请求借阅相关文献[^3]。 #### 3. 商业平台购买 一些商业数据库如 CNKI(知网)、万方数据等可能会收录经过合法授权的标准翻译版本。如果这些平台上未找到具体条目,则需进一步确认是否已发布官方认可的中文版本[^4]。 以下是基于 Python 编写的简单脚本来演示如何自动化搜索某些在线学术资源库中的关键词匹配项: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def search_sacma(keyword="SACMA SRM01"): url = f"https://example-academic-resource.com/search?q={keyword}" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') results = [] for item in soup.find_all('div', class_='result-item'): title = item.find('h3').text.strip() link = item.find('a')['href'] abstract = item.find('p', class_='abstract').text.strip()[:150]+'...' results.append({ "title": title, "link": link, "abstract": abstract }) return results if __name__ == "__main__": res = search_sacma("SACMA SRM01") for r in res: print(f"{r['title']}\n{r['link']}\nAbstract: {r['abstract']}\n---\n") ``` 请注意以上代码仅为示例用途,在实际应用前应调整目标网址并遵循各站点的服务条款与版权政策[^5]。
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