Codeforces Round #218 (Div. 2) / 371C Hamburgers (二分)

状态估计【卡尔曼滤波kalman】UKF、EKF、粒子滤波PF学习与研究(Matlab代码实现) 内容概要:本文围绕非线性状态估计中的三种经典滤波算法——无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)和粒子滤波(PF)展开系统性学习与研究,重点在于通过Matlab编程实现这些算法的核心流程,并将其应用于实际系统的状态估计问题中。文档不仅详细阐述了各算法的数学原理、适用条件与性能差异,还提供了完整的仿真代码与案例分析,帮助读者深入理解其在非线性、非高斯环境下的表现特性。同时,资源拓展至EKF与神经网络融合训练、多源数据融合等高级应用场景,展现了其在智能控制、无人机导航、电力系统状态估计、目标跟踪等领域的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定信号处理、控制理论或状态估计基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适用于从事自动化、机器人、导航、电力电子与智能系统等相关方向的研究与开发工作者;; 使用场景及目标:① 掌握UKF、EKF与PF在非线性系统中的建模思路与Matlab实现方法,理解其优缺点与适用边界;② 提升科研仿真能力,能够独立构建状态估计模型并进行算法对比验证;③ 将所学方法应用于如电池SOC估算、无人机姿态估计、传感器融合、故障诊断等实际工程问题中;; 阅读建议:建议结合Matlab动手实践,逐行解读并调试所提供的代码,深入理解算法实现细节;同时可延伸学习文中提及的数据融合、神经网络与滤波器结合等进阶主题,以构建完整的状态估计技术知识体系。 立即下载

http://codeforces.com/contest/371/problem/C


直接二分能做的汉堡数,注意上界要开大一点。


完整代码:

/*15ms,0KB*/

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const long long mx = 1e13;///多开一位,因为结果可以略大于1e12
const char b[] = "BSC";

char cost[105];
long long n[3];

int main()
{
	gets(cost);
	int len = strlen(cost), i;
	for (i = 0; i < len; ++i)
		++n[strchr(b, cost[i]) - b];
	for (i = 3; i < 10; ++i)
		scanf("%I64d", &n[i]); ///技巧:分开读取输入太麻烦,不如写到一块,哪部分存什么意义的数自己清楚
	long long l = 0LL, r = mx, m, cost, buy;
	while (l + 1 < r) ///注意是l+1<r,不解释
	{
		m = (l + r) >> 1;
		cost = 0LL;
		for (i = 0; i < 3; ++i)
			if ((buy = n[i] * m - n[3 + i]) > 0)
				cost += buy * n[6 + i];
		cost <= n[9] ? l = m : r = m;
	}
	printf("%I64d", l);
	return 0;
}

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AC,∑ndless 2063
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