HDU 5878 I Count Two Three 青岛网络赛

本文介绍了一种算法,用于寻找大于等于给定数值n的最小的可以表示为2的a次方乘以3的b次方乘以5的c次方乘以7的d次方的数。通过预先计算所有可能的组合并进行排序,再使用二分查找来快速找到满足条件的最小数。

题意找出大于等于 n 的最小的 能表示为 2的a次 乘以 3的b次 乘以 5的c次 乘以 7的d次 的数。

n最大为1e9,符合条件的数也没几个,预处理出来,排个序,二分一下就好了。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <set>
#include <map>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <stack>
#include <queue>
using namespace std;
typedef long long LL;

const LL MAX = 1000000000;

LL ans[20000];
int cnt = 0;
LL Power(LL a, LL b)
{
	LL ans = 1;
	while (b > 0)
	{
		if (b&1)
			ans *= a;
		b >>= 1;
		a *= a;
	}
	return ans;
}

void init()
{
	LL tmp;
	for(int a = 0; a <= 31; a++)
	{
		for(int b = 0; b <= 19; b++)
		{
			for(int c = 0; c <= 12; c++)
			{
				for(int d = 0; d <= 11; d ++)
				{
					tmp = Power(2, a)*Power(3, b);
					if(tmp > MAX) break;
					tmp *= Power(5, c);
					if(tmp > MAX) break;
					tmp *= Power(7, d);
					if(tmp > MAX) break;
					ans[++cnt] = tmp;
				}
			}
		}
	}
}


int bisearch(int x)
{
	if(x == 1) return 1;
	int l = 1, r = cnt + 1, m;
	while(l < r)
	{
		m = (l + r) >> 1;
		if(ans[m] > x) r = m;
		else if(ans[m] == x) return ans[m];
		else l = m + 1;
	}
	return ans[l];
}

int main()
{
	init();
	sort(ans + 1, ans + 1 + cnt);
	int T;
	scanf("%d", &T);
	while(T--)
	{
		int tmp;
		scanf("%d", &tmp);
		printf("%d\n", bisearch(tmp));
	}
    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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