codefroces767D 二分答案

本文探讨了一道关于牛奶消费的问题,通过二分查找的方法来确定在特定条件下能够购买的最大牛奶数量,确保既能消耗完原有牛奶又不致浪费。

题意:冰箱里有n瓶牛奶,商店有m瓶牛奶, 每瓶牛奶有一个保质期,有一人每天喝k瓶牛奶,问你在能喝完你冰箱里牛奶的前提下 ,问你最多能买多少瓶牛奶
分析:二分答案即可

#include <bits/stdc++.h>
typedef long long ll;
using namespace std;
const int N=1e6+10;
int a[N],n,m,k;
int aa[N<<1];
struct node
{
    int tt,id;
} b[N];
bool cmp(node x,node y)
{
    return x.tt>y.tt;
}
bool solve(int up)
{
    int cnt=0,i=0,j=up-1;
    while(i<n&&j>=0)
        if(a[i]<b[j].tt) aa[cnt++]=a[i++];
        else aa[cnt++]=b[j--].tt;
    while(i<n)aa[cnt++]=a[i++];
    while(j>=0)aa[cnt++]=b[j--].tt;
    i=0,j=0;
    while(i<cnt)
    {
        if(aa[i]<j)
            return false;
        i+=k,j++;
    }
    return true;
}
int main()
{
    scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);
    for(int i=0; i<n; i++)scanf("%d",&a[i]);
    for(int i=0; i<m; i++)scanf("%d",&b[i].tt),b[i].id=i+1;
    sort(a,a+n);
    sort(b,b+m,cmp);
    if(!solve(0)) return puts("-1"),0;
    int l=0,r=m,mid;
    while(l<=r)
    {
        mid=(l+r)>>1;
        if(solve(mid)) l=mid+1;
        else r=mid-1;
    }
    printf("%d\n",r);
    for(int i=0; i<r; i++)
        printf("%d ",b[i].id);
}
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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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