排排站

排排站
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题目描述

       还记得我们都很小的时候……

       还记得那时候我们都很爱玩,老鹰捉小鸡,过家家,跳皮筋儿……

       还记得幼儿园老师总让我们排排站……


    可是那时候的你,总记不住自己应该站在哪个位置……

       现在你会编程了,能求出自己的位置了,可是老师却不让你排排站了……

       但是,为了证明一下自己长大了,你决定还是要算出自己的位置来……

 

输入

       输入数据的第一行是一个正整数T,代表有T组测试样例。接下来T组数据,每组数据第一行是一个整数N代表有一共有N个小朋友(0 < N < 1000),下一行是N个实数,前面N-1个代表其他小朋友的身高,最后一个代表你的身高。

输出

       对于每组输入。输出一行Case #k: P(k为改组数据的序号,具体格式见样例),P是排排站时你的位置,身高从矮到高排排站,位置从1开始编号,记得如果有跟你一样高的小朋友,你就会站在他们的后面,因为你比较害羞。

示例输入

2
2 0.80 1.00
3 1.10 0.80 1.10

示例输出

Case #1: 2
Case #2: 3
这个题可以用快排做,也可以先排好序再去把自己和排好的比较,记录下标。。
 
#include<stdio.h>
int main()
{
    double a[1000],t,s;
    int n,m,i,j;
    scanf("%d",&m);
    for(i=0; i<m; i++)
    {
        scanf("%d",&n);
        int p=0,k=0;
        for(j=0; j<n; j++)
        {
            scanf("%lf",&a[j]);
        }
        s=a[n-1];
        for(j=0; j<n-1; j++)
        {
            for(k=0; k<n-j-1; k++)
            {
                if(a[k]>a[k+1])
                {
                    t=a[k];
                    a[k]=a[k+1];
                    a[k+1]=t;
                }
            }
        }
        for(j=0; j<n; j++)
        {
            if(a[j]==s) p=j;
        }
        printf("Case #%d: %d\n",i+1,p+1);
    }
    return 0;
}

 
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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