2016多校联赛2D Eureka(hdu 5738)

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

Eureka

Time Limit: 8000/4000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)
Total Submission(s): 1638    Accepted Submission(s): 453


Problem Description
Professor Zhang draws  n  points on the plane, which are conveniently labeled by  1,2,...,n . The  i -th point is at  (xi,yi) . Professor Zhang wants to know the number of best sets. As the value could be very large, print it modulo  109+7 .

A set  P  ( P  contains the label of the points) is called best set if and only if there are at least one best pair in  P . Two numbers  u  and  v   (u,v∈P,u≠v)  are called best pair, if for every  w∈P ,  f(u,v)≥g(u,v,w) , where  f(u,v)=(xu−xv)2+(yu−yv)2−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√  and  g(u,v,w)=f(u,v)+f(v,w)+f(w,u)2 .
 

Input
There are multiple test cases. The first line of input contains an integer  T , indicating the number of test cases. For each test case:

The first line contains an integer  n   (1≤n≤1000)  -- then number of points.

Each of the following  n  lines contains two integers  xi  and  yi   (−109≤xi,yi≤109)  -- coordinates of the  i -th point.
 

Output
For each test case, output an integer denoting the answer.
 

Sample Input
  
3 3 1 1 1 1 1 1 3 0 0 0 1 1 0 1 0 0
 

Sample Output
  
4 3 0
 

Author
zimpha
 

Source
 

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题意:题目的公式化简之后就可以发现只要set里面的点全是共线的就是best set,然后,不难用数学推出只要统计出线上有多少个点,那么集合的数目可以求出来,题目还有重点的问题必须解决,所以还是很有难度的。经过围巾师兄的指点,我终于会做了这道题。下面给代码。
#include<iostream>
#include<stack>
#include<cstring>
#include<map>
#include<string>
#include<queue>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<utility>
using namespace std;
#define maxn 1005
#define MOD 1000000007
typedef long long LL;
struct node {
	int x, y;
}p[maxn];//储存点
int gcd(int a, int b) {
	if (!b)
		return a;
	else
		return gcd(b, a%b);
}
LL quitemod(LL a, LL b) {
	LL ans = 1;
	a = a%MOD;
	while (b > 0) {
		if (b % 2 == 1)
			ans = (ans*a) % MOD;
		b = b / 2;
		a = (a*a) % MOD;
	}
	return ans;
}
bool cmp(node a, node b) {
	return a.x < b.x || (a.x == b.x&&a.y < b.y);
}
int main() {
	int t;
	scanf("%d", &t);
	while (t--) {
		int n;
		scanf("%d", &n);
		for (int i = 1; i <= n; i++) {
			scanf("%d%d", &p[i].x, &p[i].y);
		}
		sort(p + 1, p + n + 1, cmp);
		LL sum = 0;//统计有多少个集合
		for (int i = 1; i <= n; i++) {
			map<pair<int, int>, LL>m;//储存一条线上有个点,pair储存斜率
			LL tj = 1;//统计重点
			for (int j = i + 1; j <= n; j++) {
				int fz = p[j].y - p[i].y;
				int fm = p[j].x - p[i].x;
				if (!fz&&!fm) {
					tj++;
					continue;
				}
				int x = gcd(fz, fm);
				if (x != 0) {
					fz /= x;
					fm /= x;
				}
				m[make_pair(fz, fm)]++;
			}
			if (tj > 1) {
				sum += quitemod(2, tj - 1) - 1;
				sum %= MOD;
			}
			map<pair<int, int>, LL>::iterator it;
			for (it = m.begin(); it != m.end(); it++) {
				sum = (sum + (quitemod(2, it->second) - 1) *quitemod(2, tj - 1) % MOD) % MOD;
			}
		}
		printf("%lld\n", sum);
	}
}


【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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