CF Round#169

本文探讨了贪心算法的应用场景,特别是针对数组重排以优化查询总和的问题。同时,介绍了如何通过区间操作最大化异或运算的结果,并对树形结构的操作进行了详细解释。文章涉及的数据结构和算法优化策略对于提升程序效率至关重要。

AB 水题

C 简单的贪心

大意是给出一个数组,然后和一些区间和查询,现可以在进行查询前对数组进行重排。求通过重排能得到的最大的查询总和。

求出每个位置被查询的次数,具体做法是用一个辅助数组A,当查询l,r时。做++A[l],--A[r+1],则前缀和S[i]就代表着第i个位置被查询的次数。

然后对给出数组进行排序,将最大的放到被查询最多的位置,第二大的放到查询第二多的位置……

D 给定区间[L,R]求出区间内两数,使得其异或最大

随便搞几组数据就可以发现答案都是2^n-1这种类型的,所以我们大概猜想对于二进制的每一位都能异或出1来。

因为对于a,b两数(a>b)当某一位a与b的值相同时,若为0则可将b那一位变为1,若为1则可将a那一位变为0。在这个操作中a不断变小,b不断变大。所以我们一开始将a,b取值为R,L。

不过还得避免越界,即要有a>=L, b<=R。所以我们从最高位开始找第一个L与R值不相同的位i,必有L[i]为0,R[i]为1,则之后的位在进行上述操作的时候仍然能保持a>b的性质,自然也不会越界了。

也就是说答案从第i位开始皆为1。

E 大意: 给一个星型的树,也就是说除了根结点1外其余的结点的度数最大为2。所有结点初始都有一个值0。然后有两种操作,一种是给距离结点x不到d的所有结点(包括x)加上t。另一种操作是给查询结点x的值。

由根结点向外延伸出去了很多的链,对于每一条链都可以维护一个前缀和数组,然后单独为根结点维护一个前缀和数组,就可以了。

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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