牛客NOIP赛前集训营-提高组2-B 包含

本文介绍了一种利用位运算和动态规划解决特定数学问题的方法。该问题要求判断集合中的某个数字是否能通过位运算“按位与”包含另一个给定数字。通过使用DP策略并从高位到低位枚举数值,可以高效地确定答案。

题目描述

我们定义A“包含”B的概念是A&B=B,其中 & 是位运算中的“按位与”。

现在给出一个集合Q,这个集合 n 个正整数,m 次询问。每次询问给出一个数字 x,请回答集合 Q 中是否有一个数字包含 x。

1≤n≤105,1≤m≤105,1≤x,ai≤1061≤n≤10^5 ,1≤m≤10^5,1≤x,a_i≤10^61n105,1m105,1x,ai106

题解

使用dp.
设能被包含的数的dp值为1,不能的为0.
所以可从大到小枚举,得if(dp[i] && (i & (1<<j))) dp[i−(1<<j)]=1;if(dp[i]\ \&\&\ (i\ \&\ (1<<j))) \ dp[i-(1<<j)]=1;if(dp[i] && (i & (1<<j))) dp[i(1<<j)]=1;
初始化即读入的aia_iai的dp值为1.

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int dp[1000010];
int main(){
	int n,m;
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(int i=1;i<=n;i++){
		int x;
		scanf("%d",&x);
		dp[x]=1;
	}
	for(int i=1000000;i>=0;i--){
		for(int j=0;j<20;j++){
			if(dp[i]&&((1<<j)&i))
				dp[i^(1<<j)]=1;
		}
	}
	while(m--){
		int x;
		scanf("%d",&x);
		dp[x]?printf("yes\n"):printf("no\n");
	}
	return 0;
}
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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