Uva Oj 11100 - The Trip, 2007

本文介绍了一种通过排序和分组解决特定问题的算法实现方法。该算法使用了自定义比较函数对输入数据进行排序,并通过遍历排序后的数组实现了数据的合理分组,确保了每组中元素数量尽可能均衡。

11Y

T^T

一开始想直接构造就好了

来个数组v[1000010]来记录每个值出现次数

结果一直WA

才发现这样没法平衡每个包的数量,就一只wa

然后看了眼题解

发现排序隔res输出就好

= =

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
int cmp(const void *aa,const void *bb)
{
	int *a=(int *)aa;
	int *b=(int *)bb;
	return *a-*b;
	}
int v[10010];
int a[10010];
int main(){
	int n;
	while(scanf("%d",&n)!=EOF&&n){
		int i,j;
		for(i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&a[i]);
		for(i=1;i<=n;i++)v[i]=0;
		qsort(&a[1],n,sizeof(int),cmp);
		a[0]=-1;a[n+1]=-1;
		int pv=1;
		int temp=a[1];
		for(i=1;i<=n;i++){
			if(a[i]==temp){
				v[pv]++;
				}
			else {
				temp=a[i];
				++pv;
				v[pv]++;
				}
			}
		int res=0;
		for(i=1;i<=pv;i++){
		//	printf("%d ",v[i]);
			if(v[i]>res)res=v[i];
			}
		printf("%d\n",res);
		for(i=1;i<=res;i++){
			int fi=1;
			for(j=i;j<=n;j+=res){
				if(fi)fi=0;
				else printf(" ");
				printf("%d",a[j]);
				}
			printf("\n");
			}
		}
	return 0;
	}

输出格式注意下

in:

2 1 1

2 1 2

0

out:

2

1

1

1

1 2


Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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