周赛代码

A

使用优先队列再进行拓扑排序即可,注意多组输入,每次初始化vis,g,in数组

#include<bits/stdc++.h>
//#pragma GCC optimize(2)
#define rep(i,a,n) for (int i=a;i<=n;i++)
#define per(i,a,n) for (int i=a;i>=n;i--)
#define pb push_back
using namespace std;

int n,m,in[510],vis[510];//入度,标记
std::vector<int> g[510];//存图
 priority_queue<int,vector<int>,greater<int> >q;
int main(){
	while(cin>>n>>m){
		memset(in,0,sizeof in);
		rep(i,1,n) g[i].clear();
		memset(vis,0,sizeof vis);
		rep(i,1,m){
			int a,b;
			cin>>a>>b;
			g[a].pb(b);
			in[b]++;
		}
		rep(i,1,n){
			if(in[i]==0){
				q.push(i);
			}
		}
		int f=1;//控制格式
		while(q.size()){
			int now=q.top();q.pop();
			if(vis[now]==0){
				if(f)
					cout<<now,f=0;
				else cout<<" "<<now;
				vis[now]=1;
			}
			for(auto it:g[now]){
				in[it]--;
				if(!vis[it]&&in[it]==0){
					q.push(it);
				}
			}
		}
		cout<<endl;
	}
    return 0;
}


B

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define ll long long
#define TT int T;cin>>T;while(T--)

int main(){
	TT{
		ll a,b;
		cin>>a>>b;
		if(a%b==0) cout<<0<<endl;
		else {
			cout<<b-a%b<<endl;
		}
	}
    return 0;
}

C

研究倒数第2个b所处不同位置对应的形态
    aaabb   1    1种形态
 
    aabab   1
    aabba   2    2种形态
 
    abaab   1
    ababa   2
    abbaa   3    3种形态
 
    baaab   1
    baaba   2
    babaa   3
    bbaaa   4    4种形态
 
可以看到 第2个b所处不同位置对应的形态
确定了了 第2个b所处位置后,第1个b所处位置,也就容易确定了。
 
递增规律也就找到了。

#include <stdio.h>
#define maxn 100010
#define LL long long
LL cnt[maxn],sum[maxn];//cnt[i]记录倒数第2个b,所处字串倒数第i位时,对应的形态数量
char s[maxn];
int main(){
	int i,t,n,k,j;
	for(i=2;i<=100000;i++)cnt[i]=cnt[i-1]+1,sum[i]=sum[i-1]+cnt[i];//sum[i]记录cnt[i]的前缀和
	scanf("%d",&t);
	while(t--){
		scanf("%d%d",&n,&k);
		for(i=2;i<=n;i++)
			if(k<=sum[i])break;
		j=i,k-=sum[j-1];
		for(i=1;i<=n;i++)s[i]='a';//字串先用a填充
		s[n+1]='\0';//字串结尾标记。
		s[n-j+1]='b';//记录倒数第2个b所处字串位置
		s[n-k+1]='b';//记录倒数第1个b所处字串位置
		printf("%s\n",s+1);
	}
	return 0;
}

D

就是说max(a,b)就是a和b中的最大值得最小化,贪心,从第一位开始,最小化的话,2=1+1,0=0+0,1=1+0,当1的时候就要分辨大小了,我设第一个字符串为最大的,所以先要让第一个为1,第二个为2,然后退出去,因为要保证最大值得最小化,现在第一个字符串就是最大的,所以要保证之后的都是最小的数字,所以之后第一个都是0,第二个字符是本来的那个元素,然后就可以求出最大值的最小化的数字了。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<queue>
using namespace std;
int main ()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--){
        int n;
        scanf("%d",&n);
        getchar();
        string ch;//本身的那个数字
        cin>>ch;
        string a,b;//拆成的两个数字
        int i;
        for(i=0;i<n;i++){
            if(ch[i]=='2'){
                a=a+'1';b=b+'1';//2的话平分成1+1
            }
            else if(ch[i]=='1'){//1的话,让第一是最大的数字为1,第二个为0
                a=a+'1';b=b+'0';break;
            }
            else if(ch[i]=='0'){
                a=a+'0';b=b+'0';//0的话平分成0+0
            }
        }
        for(int j=i+1;j<n;j++){
            a=a+'0';b=b+ch[j];//是第一个最大的保持最小化为0,第二个为原本数字
        }
        cout<<a<<endl;
        cout<<b<<endl;
    }
    return 0;
}

F

直接可以看出 x 等于剩余剑数最多的那种剑,每个人拿的剑相同,所以
应该是差值的最大公约数

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn = 2e5+500;
long long gcd(long long a, long long b){
	return b == 0 ? a : gcd(b, a%b);
}
ll a[maxn];
int main(){
	int n;
	cin >> n;
	ll sum = 0, ma = 0;
	for(int i = 1; i <= n; i++){
		cin >> a[i];
		ma = max(ma, a[i]);
	}
	ll ans = ma - a[1];
	sum = ma - a[1];
	for(int i = 2; i <= n; i++){
		sum = sum + (ma - a[i]);
		ans = gcd(ma-a[i], ans);
		
	}
	cout << sum / ans << " " << ans << endl;
	return 0;
}

F

先取最大的,然后依次取最小的

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define ll long long
#define TT int T;cin>>T;while(T--)
#define rep(i,a,n) for (int i=a;i<=n;i++)
#define PII pair<int,int>
#define fi first
#define se second
#define debug(a) cout <<#a << "=" << a << endl;
#define per(i,a,n) for (int i=a;i>=n;i--)

int main(){
	int n;
	PII a[1010];
	vector<int> v;
	cin>>n;
	rep(i,1,n) {
		cin>>a[i].fi;
		a[i].se=i;
	}
	sort(a+1,a+1+n);
	ll ans=1,k=1;
	per(i,n-1,1){
		ans+=k*a[i].fi+1;
		k++;
		v.push_back(a[i].se);
	}
	cout<<ans<<endl;
	cout<<a[n].se<<" ";
	for(auto it:v)
		cout<<it<<" ";
	return 0;
}

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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