1913: 小火山的计算能力

<center style="color: rgb(85, 85, 85); font-family: 'microsoft yahei'; font-size: 15px; line-height: 35px;"><h2 style="margin: 0px; padding: 0px;">1913: 小火山的计算能力</h2><span class="green">Time Limit: </span>1 Sec  <span class="green">Memory Limit: </span>128 MB
<span class="green">Submit: </span>463  <span class="green">Solved: </span>117

<a target=_blank target="_blank" class="btn btn-default" href="http://acm.zzuli.edu.cn/zzuliacm/submitpage.php?id=1913" style="text-decoration: none; color: rgb(12, 137, 207);">Submit</a><a target=_blank target="_blank" class="btn btn-default" href="http://acm.zzuli.edu.cn/zzuliacm/problemstatus.php?id=1913" style="text-decoration: none; color: rgb(12, 137, 207);">Status</a><a target=_blank target="_blank" class="btn btn-default" href="http://acm.zzuli.edu.cn/zzuliacm/bbs.php?pid=1913" style="text-decoration: none; color: rgb(12, 137, 207);">Web Board</a></center><h2 style="margin: 0px; padding: 0px; color: rgb(85, 85, 85); font-family: 'microsoft yahei'; line-height: 35px;"><a target=_blank name="t1" style="color: rgb(12, 137, 207);"></a>Description</h2><div class="content" style="color: rgb(85, 85, 85); font-family: 'microsoft yahei'; font-size: 15px; line-height: 35px;"><p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px; padding-top: 0px; padding-bottom: 0px;">别人说小火山的计算能力不行,小火山很生气,于是他想证明自己,现在有一个表达式,他想计算出来。</p></div><h2 style="margin: 0px; padding: 0px; color: rgb(85, 85, 85); font-family: 'microsoft yahei'; line-height: 35px;"><a target=_blank name="t2" style="color: rgb(12, 137, 207);"></a>Input</h2><div class="content" style="color: rgb(85, 85, 85); font-family: 'microsoft yahei'; font-size: 15px; line-height: 35px;"><p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px; padding-top: 0px; padding-bottom: 0px;">首先是一个t(1<=20)表示测试组数。然后一个表达式,表达式长度不超过200,只有加法和减法,并且保证第一个字符不会是运算符号,最终结果小于2^63-1。</p></div><h2 style="margin: 0px; padding: 0px; color: rgb(85, 85, 85); font-family: 'microsoft yahei'; line-height: 35px;"><a target=_blank name="t3" style="color: rgb(12, 137, 207);"></a>Output</h2><div class="content" style="color: rgb(85, 85, 85); font-family: 'microsoft yahei'; font-size: 15px; line-height: 35px;"><p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px; padding-top: 0px; padding-bottom: 0px;">输出运算结果。</p></div><h2 style="margin: 0px; padding: 0px; color: rgb(85, 85, 85); font-family: 'microsoft yahei'; line-height: 35px;"><a target=_blank name="t4" style="color: rgb(12, 137, 207);"></a>Sample Input</h2><div class="content pre" style="color: rgb(85, 85, 85); font-family: 'microsoft yahei'; font-size: 15px; line-height: 35px;"><span class="sampledata"></span><pre style="white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word;">2
1+1
2+1-1

Sample Output

2
2
直接模拟就好了,注意要用long long 保存,在郑轻oj上好像不能用‘\n";

 
#include <cstdio>    
#include <cstring>    
using namespace std;    
int main()   
{    
    char s[120];    
    int t; long long a;    
    scanf("%d", &t);    
    while (t--)   
    {    
        scanf("%s", s);   
        long long ans = 0;    
        int len = strlen(s);    
        a = 0; int sign = 1;    
        for (int i = 0; i < len; i++)   
        {    
            if (s[i] != '+' && s[i] != '-')  
             {    
                if (i == 0 || (s[i - 1] == '+' || s[i - 1] == '-'))  
                 {    
                    a = sign*(s[i] - '0');    
                }    
                else  
                 {    
                    a *= 10; a += sign*(s[i] - '0');    
                }    
            }    
            else   
            {    
                ans += a;    
                if (s[i] == '-')  
                 sign = -1;    
                else sign = 1;    
            }    
        }    
        ans += a;    
        printf("%lld\n", ans);    
    }    
    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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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