CodeForces 1287C : Garland DP

动态规划解决数列奇偶性差异最小化问题
该博客主要介绍了如何使用动态规划解决一个数学问题:在一个缺失部分元素的1到n的数列中,用缺失的元素填充数列,使得相邻元素奇偶性不同的对数达到最小。通过分析奇偶数的数量和状态转移方程,给出C++代码实现,求解最少的奇偶性差异对数。

传送门

题目描述

有一个由 1 − n 1 - n 1n构成的数列,其中部分被删除(删除的元素由 n n n代替),请用被删除的元素补全这个数列,使这个数列中相邻元素奇偶性不同的对数最少。

分析

我们可以去计算一下要填入的数中有多少个奇数,然后dp[i][j][0//1]表示枚举到第i个位置,已经把j个奇数填上去了,最后一位表示是奇数还是偶数,然后进行状态转移即可

代码

#pragma GCC optimize(3)
#include <bits/stdc++.h>
#define debug(x) cout<<#x<<":"<<x<<endl;
#define dl(x) printf("%lld\n",x);
#define di(x) printf("%d\n",x);
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#define pb push_back
#define mp make_pair
#define all(x) (x).begin(),(x).end()
#define fi first
#define se second
#define SZ(x) ((int)(x).size())
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
typedef pair<int,int> PII;
typedef vector<int> VI;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int N = 200;
const ll mod= 1000000007;
const double eps = 1e-9;
const double PI = acos(-1);
template<typename T>inline void read(T &a){char c=getchar();T x=0,f=1;while(!isdigit(c)){if(c=='-')f=-1;c=getchar();}
while(isdigit(c)){x=(x<<1)+(x<<3)+c-'0';c=getchar();}a=f*x;}
int gcd(int a,int b){return (b>0)?gcd(b,a%b):a;}
int f[N][N][2];
int a[N];
int sum[N];
int n;

int main(){
    read(n); 
    int num = 0,cnt = 0;   
    for(int i = 1;i <= n;i++){
        read(a[i]);
        if(!a[i]) num++;
        if(a[i] % 2) cnt++;
        sum[i] = num;
    }
    cnt = (n + 1) / 2 - cnt;
    memset(f,0x3f,sizeof f);
    if(a[1]){
        if(a[1] % 2) f[1][0][0] = 0;
        else f[1][0][1] = 0;
    }
    else{
        f[1][1][0] = 0;
        f[1][0][1] = 0;
    }
    for(int i = 2;i <= n;i++){
        for(int j = 0;j <= cnt;j++){
            if(a[i]){
                if(a[i] % 2) f[i][j][0] = min(f[i - 1][j][0],f[i - 1][j][1] + 1);
                else f[i][j][1] = min(f[i - 1][j][1],f[i - 1][j][0] + 1);
            }
            else{
                if(j > 0) f[i][j][0] = min(f[i - 1][j - 1][1] + 1,f[i - 1][j - 1][0]);
                if(sum[i] - j <= num - cnt) f[i][j][1] = min(f[i - 1][j][1],f[i - 1][j][0] + 1);
            }
        }
    }
    di(min(f[n][cnt][0],f[n][cnt][1]));
    return 0;
    
}

/**
*  ┏┓   ┏┓+ +
* ┏┛┻━━━┛┻┓ + +
* ┃       ┃
* ┃   ━   ┃ ++ + + +
*  ████━████+
*  ◥██◤ ◥██◤ +
* ┃   ┻   ┃
* ┃       ┃ + +
* ┗━┓   ┏━┛
*   ┃   ┃ + + + +Code is far away from  
*   ┃   ┃ + bug with the animal protecting
*   ┃    ┗━━━┓ 神兽保佑,代码无bug 
*   ┃        ┣┓
*    ┃        ┏┛
*     ┗┓┓┏━┳┓┏┛ + + + +
*    ┃┫┫ ┃┫┫
*    ┗┻┛ ┗┻┛+ + + +
*/
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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