Find The Multiple (dfs)POJ - 1426

本文介绍了一个通过DFS深度优先搜索算法来寻找特定整数的倍数的问题,该倍数仅由1和0组成。文章提供了一段C语言实现的代码示例,并解释了递归过程中的两种走法。

题目大意:找到一个数的倍数并且这个数只能由1和0组成

思路:dfs递归查找,两种dfs的走法


#include<stdio.h>
int flag=0;
int n;
void dfs(int i,unsigned long long j);
int main(void)
{
	while(scanf("%d",&n),n){
		flag=0;
		dfs(0,1);
	}
	return 0;
 } 
 void dfs(int i,unsigned long long j){//使用i防止一条路走到黑 long long 最大有19位
 	 if(flag||i==19)//判断位数是否达到最大或者是否已经找到
	 	return ;
 	if(j%n==0){//判断这个数是不是符合条件
 		printf("%lld\n",j);
 		flag=1;
 		return ;
	 }
	 dfs(i+1,j*10);//两种走法
	 dfs(i+1,j*10+1);
 }


基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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