#dp#洛谷 2467 JZOJ 1582 地精部落

本文深入探讨了一种特定排列计数问题的算法解决方案,通过分析排列的性质,提出了基于动态规划的方法来计算满足特定条件的排列数量。文章详细解释了算法的思路,包括如何利用性质进行状态转移,以及具体的实现代码。

题目

问有多少个1∼n1\sim n1n的排列对于∀i\forall ii1<i<n1<i<n1<i<n的情况下都满足a[i−1]<a[i]>a[i+1]a[i-1]<a[i]>a[i+1]a[i1]<a[i]>a[i+1]a[i−1]>a[i]<a[i+1]a[i-1]>a[i]<a[i+1]a[i1]>a[i]<a[i+1]


分析

思维好题
首先考虑性质,

  • 对于不相邻的两个数j,j+1j,j+1j,j+1,可以互换
  • 合法的排列翻转依旧合法
  • 把合法排列每个数jjj都变成n−j+1n-j+1nj+1,排列依旧合法

考虑dp,设dp[i][j]dp[i][j]dp[i][j]表示选择1∼i1\sim i1i,第一个数为jjj,且第一个数大于第二个数的方案,所以最后答案要乘2
因为jjjj−1j-1j1在不相邻时可以互换,所以dp[i][j]dp[i][j]dp[i][j]可以由dp[i][j−1]dp[i][j-1]dp[i][j1]转移而来,接着如果jjjj−1j-1j1相邻,那么也就转换成选择1∼i−11\sim i-11i1,第一个数为j−1j-1j1,且第一个数小于第二个数的方案,但是这和定义不符,考虑转换成选择1∼i−11\sim i-11i1,第一个数为i−j+1i-j+1ij+1,且第一个数大于第二个数的方案,因为如果进行第三条性质,那么原来大的反而小,初始化dp[2][2]=1dp[2][2]=1dp[2][2]=1
综上所述,dp[i][j]=dp[i][j−1]+dp[i−1][i−j+1]dp[i][j]=dp[i][j-1]+dp[i-1][i-j+1]dp[i][j]=dp[i][j1]+dp[i1][ij+1]


代码

#include <cstdio>
#define rr register
using namespace std;
int n,mod,dp[2][4211],ans;
inline signed mo(int x,int y){return x+y>=mod?x+y-mod:x+y;}
signed main(){
	scanf("%d%d",&n,&mod),dp[0][2]=1;
	for (rr int i=3;i<=n;++i)
	for (rr int j=2;j<=i;++j)
	    dp[i&1][j]=mo(dp[i&1][j-1],dp[(i&1)^1][i-j+1]);
	for (rr int i=2;i<=n;++i) ans=mo(ans,dp[n&1][i]);
	return !printf("%d",mo(ans,ans));
}
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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