HDU 5875 Function 大连网络赛

本文介绍了一种使用单调栈高效解决特定区间取模问题的方法。通过预先计算每个数后方最近的小于它的数的位置,可以快速响应多次查询,避免了不必要的遍历。

题意,给一堆数,给你一个区间,求这个区间第一个数 模 第二个数 模 第三个数 ....模到这个区间最后一个数,最后值是多少,有多次询问。然后很明显的,一个数摸一个比他小的数就变小了,比他大的数,他不变,所以总是要找小的数,如果能知道一个数在他后面第一个比他小的数u,然后取模,再去找u后面比他小的第一个数,再取模,这样子能跳过很多不用的区间。那么问题来了,如何快速知道一个数之后第一个比他小的数呢??单调栈,ok,解决了。


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <queue>
#include <stack>

using namespace std;
int n, m;
int next[100005];

struct node
{
	int pos;
	int val;
}a[100005], tmp;

stack<node> s;


int main(void)
{
	int T;
	scanf("%d", &T);
	for (int i = 1; i < 100005; i++)
		a[i].pos = i;
	tmp.pos = 0;
	tmp.val = 0;
	while (T--)
	{
		scanf("%d", &n);
		for (int i = 1; i <= n; i++)
			scanf("%d", &a[i].val);
		scanf("%d", &m);
		memset(::next, 0x3f3f3f3f, sizeof ::next);
		
		while (!s.empty()) s.pop();
		s.push(tmp);

		for (int i = 1; i <= n; i++)
		{
			while (s.top().val > a[i].val)
			{
				::next[s.top().pos] = i;
				s.pop();
			}
			s.push(a[i]);
		}

		int l, r;
		for (int i = 0; i < m; i++)
		{
			scanf("%d%d", &l, &r);
			int ans = a[l].val;
			for (int j = ::next[l]; j <= r; j = ::next[j])
			{
				if (ans == 1 || ans == 0) break;
				ans %= a[j].val;
			}
			printf("%d\n", ans);
		}
	}
	return 0;
}


内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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