PAT乙组 1008数组元素循环右移问题 (20)

本文介绍了一种不使用额外数组实现数组循环右移的方法。通过多次将数组的最后一个元素移动到数组的起始位置来完成循环右移操作。

题目链接:PTA | 程序设计类实验辅助教学平台

题目的意思是不能再开一个数组,仅凭现在的数组做到循环右移。

我的思路是一共做m次循环,每一次循环将整组的数组向右移一位,将数组的最后一位取出,在每次右移一位后再加到数组开头。因为此时的数组开头(a[1])已经空了,将之前取出的数组最后一位(a[n])放到开头,再进行下一轮的循环。

#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<string>
#include<iostream>
#include<map>
#include<vector>
#include<set>
using namespace std;
const int maxn=110;
const int INF=0x3f3f3f3f;
int a[maxn];
int main()
{
	int n,m;
	cin>>n>>m;
	for(int i=1;i<=n;++i)
		cin>>a[i];
	
	while(m--){
	int temp=a[n];
	for(int i=n;i>=1;--i)
	{
		a[i]=a[i-1];
	}
	a[1]=temp;
	}
	cout<<a[1];
	for(int i=2;i<=n;++i)
		cout<<" "<<a[i];
}

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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