(3872)ZOJ

#include <bits/stdc++.h>
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<string.h>
#include<cstring>
#include<string>
#include<stack>
#include<set>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<map>

#define LOCAL
#define ll long long
#define lll unsigned long long
#define MAX 1000009
#define eps 1e-8
#define INF 0x7fffffff
#define mod 1000000007
#define lson l , m, rt<<1
#define rson m+1,r,rt<<1|1
using namespace std;

/*

题意:给你一个集合,问你每个子集合非重复元素的总和

想法:dp= (i  - a[x])*x + dp;
            a[x] = i;
dp 表示当前输入的x前的包含x的子序列的和,
求和方法是找到之前出现x的位置(a[x])的区间内的子序列;
sum 表示当前输入x前的所有和;
a[x] 表示id;
PS:http://www.cnblogs.com/Running-Time/p/4457608.html

其实看上面题解的时候,我还真是没有看懂。。就在刚刚我画个图,每次输入新的数的时候,都跟前一个数有关系
也跟位置i有关系,每多输入一个x就多了i个x,但是我们要判断他之前临近的x的位置 减去就是当前新增的了。。。
*/

int a[MAX];

int main()
{
//#ifdef LOCAL
    //freopen("date.in","r",stdin);
    //freopen("date.out","w",stdout);
//#endif // LOCA
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        memset(a,0,sizeof(a));
        ll sum = 0;
        ll dp = 0;
        int n,x;
        scanf("%d",&n);
        for(int i = 1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d",&x);
            dp = dp + (i - a[x])*x;
            //cout<<dp<<endl;
            sum+=dp;
            a[x] = i;
        }
        printf("%lld\n",sum);
    }

//#ifdef LOCAL
 //  cout<< "Time elapsed: " << 1.0 * clock() / CLOCKS_PER_SEC * 1000 << " ms." << endl;
//#endif
    return 0;
}

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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