hdu1425哈希(桶排序)

该篇博客主要介绍了如何利用C++编程解决寻找数组中最大子序列和的问题。通过动态规划实现,代码简洁高效。博主首先解释了问题背景,然后详细讲解了代码逻辑,并给出了完整的代码实现。此问题涉及到了数组处理和动态规划算法。

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#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn=1e6+5;
const int mm=5e5;//偏移量
int a[maxn],b[maxn];
int main()
{
	int n,m;
	while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF){
		memset(b,0,sizeof(b));
		int k;
		for(int i=1;i<=n;i++){
			scanf("%d",&a[i]);
			k=a[i]+mm;//用下标表示输入的值
			b[k]++;//标记相同数值的个数
		}
		int c=1;
		for(int i=maxn;i>=0;i--){//下标从后往前遍历,代表从大到小
			while(b[i]&&c<=m){
				if(c==m){
					printf("%d",i-mm);
					c++;
					break;
				}
				printf("%d ",i-mm);
				b[i]--;
				c++;
			}
		}
		printf("\n");
	}
	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。
HDU1425是一道经典的动态规划问题,题目名称为“找数”。这道题的核心思想在于如何通过一定的计算步骤找到满足特定条件的所有数字。 ### 题目大意 给定一组整数集合S以及目标值T,求出所有能够使得它们的和等于T的不同组合数目,并返回结果对某个质数P取模后的值。 --- ### 思路解析 #### 1. 动态规划状态定义: 我们定义`dp[i][j]`表示从前i个元素中选择若干个数,其总和恰好为j的不同方案总数。 #### 状态转移方程: 对于每个元素`a[k]`有两种情况需要考虑: - **选这个数**:即当前解集中包含第k个元素,则 `dp[k][s] += dp[k - 1][s - a[k]]` - **不选这个数**:则直接从上一阶段继承下来即可:`dp[k][s] += dp[k - 1][s];` 最终的答案就是`dp[n][T]%mod`. #### 边界处理: 初始化的时候需要注意设置初始状态为当没有任何物品加入背包时只有唯一的一个空集可以构成0这一种情况. --- 以下是Python代码示例: ```python MOD = int(1e9 + 7) def solve(S, T): n = len(S) # 初始化 DP 数组 dp = [[0]*(T+1) for _ in range(n+1)] dp[0][0] = 1 for i in range(1,n+1): # 对于每一个元素 S[i] for j in range(T,-1,-1): if(j >= S[i-1]): dp[i][j]=(dp[i-1][j]+dp[i-1][j-S[i-1]])%MOD else: dp[i][j]=dp[i-1][j] return dp[n][T] if __name__ == '__main__': import sys input=sys.stdin.read().splitlines() t=int(input.pop(0)) res=[] while(t>0 and len(input)>=3): tmp=input[:3] del input[:3] P,T=map(int,tmp[1].strip().split()) nums=list(map(int,"".join(tmp[2]).split())) ans=solve(nums,T)%P print(ans) t-=1 ``` ---
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