【动态规划】CF9D How many trees?

二叉树高度计数
本文探讨了使用动态规划计算由n个点组成的二叉树中,高度大于等于h的所有可能组合数量的方法。通过定义状态f[i][j]为i个节点时高度不超过j的二叉树个数,递推公式f[i][j]=f[k][j-1]*f[i-k-1][j-1]被用来更新状态,最终求得目标高度范围内的二叉树总数。

题意

用n个点组成二叉树,问高度大于等于h的有多少个。

思路

设f[i][j]为i个节点时高度不超过j的二叉树个数,那么
f[i][j]=f[k][j-1]*f[i-k-1][j-1],即选出一个根节点,两边连高度不超过j-1的子树
求高度大于等于h,即f[n][n]-f[n][h-1]

代码

#include <cstdio>

int n, h;
long long f[36][36];

int main() {
	scanf("%d %d", &n, &h);
	for (int i = 0; i <= n; i++)
		f[0][i] = 1;
	for (int j = 1; j <= n; j++)
		for (int i = 1; i <= n; i++)
			for (int k = 0; k < i; k++)
				f[i][j] += f[k][j - 1] * f[i - k - 1][j - 1];
	printf("%lld", f[n][n] - f[n][h - 1]);
}
跨阻放大器(TIA)中,通过反馈电容(Cf)优化噪声增益是一个重要的设计考量。以下是一些TIA通过Cf电容优化噪声增益的方法: ### 1. 确定合适的Cf值以降低高频噪声增益 - TIA的噪声增益与Cf密切相关。在高频情况下,TIA的噪声增益会随着频率的升高而增加,这主要是由于放大器的输入电容和反馈电容共同作用的结果。通过选择合适的Cf值,可以在一定程度上降低高频噪声增益。 - 一般来说,Cf值的选择需要平衡带宽和噪声增益。较大的Cf值会降低高频噪声增益,但会减小TIA的带宽;较小的Cf值会增加带宽,但可能会导致高频噪声增益升高。可以根据具体的应用需求,通过理论计算和仿真来确定合适的Cf值。例如,对于一个要求高带宽的光通信TIA,可能需要选择相对较小的Cf值,但要注意控制高频噪声增益在可接受的范围内。 ### 2. 利用Cf进行频率补偿 - 为了优化噪声增益,Cf可以用于频率补偿。在TIA中,放大器的开环增益和反馈网络的特性会影响系统的稳定性和噪声增益。通过Cf引入一个零点,可以补偿放大器的极点,从而改善系统的频率响应和噪声增益特性。 - 例如,在一个典型的TIA电路中,Cf和反馈电阻Rf会形成一个零点频率$f_z=\frac{1}{2\pi R_fC_f}$。通过合理选择Cf和Rf的值,可以将零点频率设置在合适的位置,以抵消放大器的极点,降低高频噪声增益并提高系统的稳定性。 ### 3. 考虑寄生电容的影响 - 在实际的TIA设计中,除了Cf之外,还存在各种寄生电容,如放大器输入电容、布线寄生电容等。这些寄生电容会影响TIA的噪声增益特性。在选择Cf值时,需要考虑这些寄生电容的影响,并进行适当的调整。 - 例如,如果寄生电容较大,可能需要适当增加Cf的值,以平衡寄生电容对噪声增益的影响。同时,在PCB布局设计中,应尽量减小布线寄生电容,以提高Cf对噪声增益优化的效果。 ### 代码示例(Python简单仿真) ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义参数 Rf = 1e3 # 反馈电阻 Cin = 1e-12 # 放大器输入电容 Cf_values = [0.1e-12, 1e-12, 10e-12] # 不同的Cf值 f = np.logspace(1, 10, 1000) # 频率范围 # 计算噪声增益 for Cf in Cf_values: A_n = np.abs(1 + (2 * np.pi * f * Rf * Cin) / (1 + 2 * np.pi * f * Rf * Cf)) plt.loglog(f, A_n, label=f&#39;Cf = {Cf:.1e} F&#39;) plt.xlabel(&#39;Frequency (Hz)&#39;) plt.ylabel(&#39;Noise Gain&#39;) plt.title(&#39;Effect of Cf on Noise Gain in TIA&#39;) plt.legend() plt.grid(True) plt.show() ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值