Educational Codeforces Round 86 (Rated for Div. 2) D. Multiple Testcases(思维)

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define debug puts("YES");
#define rep(x,y,z) for(int (x)=(y);(x)<(z);(x)++)
#define ll long long
#define lrt int l,int r,int rt
#define lson l,mid,rt<<1
#define rson mid+1,r,rt<<1|1
#define mst(a,b) memset((a),(b),sizeof(a))
#define pii pair<int,int>
#define fi first                                  
#define se second
#define mk(x,y) make_pair(x,y)
const int mod=1e9+7;
const int maxn=2e5+10;
const int maxm=5e5+10;
const ll INF=1e18;
ll powmod(ll x,ll y){ll t; for(t=1;y;y>>=1,x=x*x%mod) if(y&1) t=t*x%mod; return t;}
ll gcd(ll x,ll y){
    if(y==0) return x;
    return gcd(y,x%y);
}
int n,k,ans=0;
int a[maxn],b[maxn],cnt[maxn];
vector<int> ret[maxn];
int main(){
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin>>n>>k;
    rep(i,0,n){
        cin>>a[i];
        cnt[a[i]]++;
    }
    sort(a,a+n);
    for(int i=k;i>=1;i--) cnt[i]+=cnt[i+1];
    rep(i,1,k+1){
        cin>>b[i];
        ans=max(ans,cnt[i]/b[i]+((cnt[i]%b[i])!=0));
    }
    rep(i,0,n) ret[i%ans].push_back(a[i]);
    cout<<ans<<"\n";
    rep(i,0,ans){
        cout<<ret[i].size();
        rep(j,0,ret[i].size()) cout<<" "<<ret[i][j];
        cout<<"\n";
    }
    return 0;
}

 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
### 关于Codeforces Educational Round 172 Problem D 的解决方案 对于Codeforces Educational Round 172中的D题,虽然未直接提供该题目具体描述以及官方解答[^2],可以基于过往相似难度和类型的题目给出一般性的解决思路。 #### 题目分析 通常情况下,D级别的题目会涉及到较为复杂的算法设计或是数据结构的应用。这类问题往往需要参赛者具备良好的编程基础、逻辑思维能力以及对特定算法的理解掌握程度。针对不同性质的问题(如图论、动态规划、字符串处理等),采取相应的策略来构建模型并求解是最常见的方法之一。 #### 解决方案框架 假设此题属于某种典型问题类别,则可以根据其特点制定如下通用框架: - **输入解析**:仔细阅读题目说明,明确给定条件与目标函数之间的关系。 - **核心概念理解**:深入剖析题目背后所隐藏的关键知识点或技巧点,这可能涉及但不限于贪心算法、二分查找、树形DP等方面的知识。 - **边界情况考虑**:考虑到极端测试用例的存在,在编写程序时要特别注意各种特殊情况下的行为表现,确保代码鲁棒性强。 - **优化空间复杂度/时间效率**:当面对大数据集时,应尽可能寻找更高效的实现方式减少不必要的计算开销;比如利用哈希表加速查询速度,通过位运算代替常规算术操作提高性能等等。 ```cpp // 假设这是一个简化版的伪代码示例 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(nullptr); int n, m; cin >> n >> m; // 输入参数 vector<int> data(n); for(auto& d : data){ cin>>d; } // 主体逻辑部分省略... cout << "Result"; return 0; } ``` 由于缺乏具体的题目细节,上述内容仅作为参考模板展示如何着手准备类似的竞赛挑战。为了获得更加精准的帮助建议查阅官方题解文档或者参与社区论坛交流获取更多信息资源。
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