SCU4439 二分+枚举进制+思维

基于MATLAB的太阳能光伏电力仿真,模拟每日太阳能发电,可视化功率曲线,并通过数值积分计算总能量输出。.zip 1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 立即下载

 

自己比赛的时候也想了sort一下, 然后二分,但是还是没有想到枚举进位。。

 

这个题考虑进位的位置即可, 首先枚举进位是因为达到了10, 100, 1000..., 1e9

我还在考虑如果只按照各位排序的话,能不能推广到按10位,,100位排序, 想写个这样的sort函数,,,但其实用%100,%1000,然后创一个新的数组就可以了。。。

自己还是这些地方不好。。。

 

 

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<string>
#include<cstring>
#include<iomanip>
#include<iostream>
#include<stack>
#include<cmath>
#include<map>
#include<vector>
#define ll long long
#define inf 0x3f3f3f3f
#define INF 1000000000
#define bug1 cout<<"bug1"<<endl;
#define bug2 cout<<"bug2"<<endl;
#define bug3 cout<<"bug3"<<endl;
using namespace std;
const int maxn=1e5+5;
int a[maxn],b[maxn];


int main(){
    int n;
    while(~scanf("%d",&n)){
        for(int i=1;i<=n;++i)scanf("%d",&a[i]);
        int k=1;
        ll ans=0;
        for(int i=1;i<=9;++i){
            k*=10;
            for(int i=1;i<=n;++i)b[i]=a[i]%k;
            sort(b+1,b+1+n);
            for(int j=1;j<=n;++j){
                int l=j+1,r=n+1;//这个r要是n+1...,还不知道这是不是  左闭右开的意思。。
                while(l<r){//要用自己写的二分,如果用lower——bound 的话会
                    int mid=(l+r)>>1;
                    if(b[mid]+b[j]>=k)
                        r=mid;
                    else l=mid+1;
                }
                //ans+=n-(lower_bound(b+1,b+1+n,k-b[j])-b);//这是用lower——bound的二分,会错。。可能是因为
                ans+=n-l+1;
            }
        }
        cout<<ans<<endl;
    }


}


 

【电力负荷预测】项目介绍 MATLAB实现基于BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法(BO)优化Transformer-LSTM组合模型进行居民用户多步电力负荷预测(含模型描述及部分示例 内容概要:本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的组合模型,用于实现居民用户多步电力负荷预测的完整项目实例。该模型融合Transformer的全局注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力,构建能够捕捉长时依赖与周期性特征的深度学习架构,并引入贝叶斯优化(BO)自动搜索最优超参数组合,提升预测精度与训练效率。项目涵盖从原始数据清洗、特征工程、滑动窗口样本构建、模型设计到超参数优化、反归一化及多步误差评估的全流程,强调时间顺序划分以防止信息泄露,并通过周期编码、外生变量融合等方式增强数据表达能力。文中提供了详细的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络搭建、贝叶斯优化配置和预测结果评估等关键步骤。 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,熟悉MATLAB编程环境,从事电力系统预测、智能电网、负荷管理等相关领域的研究人员、工程师及研究生。 使用场景及目标:①应用于居民级或多用户聚合负荷的短期至中期多步预测(如未来24小时);②服务于配电系统运行调度、需求响应基线设定、家庭能源管理系统优化、分布式能源协调控制等实际工程场景;③为科研提供可复现的深度学习+贝叶斯优化的技术路线参考。 阅读建议:此资源以实际项目为导向,建议读者结合提供的代码逐步实现并调试模型,重点关注数据质量控制、时间特征编码、组合网络结构设计与贝叶斯优化稳定性之间的协同关系,在实践中深入理解多步预测中的误差累积机制与超参数敏感性问题。 立即下载

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sega_handsome
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