UVa 11078 - Open Credit System

本文介绍了一种求解数组中最大差值问题的高效算法,通过一次遍历记录当前最大值并计算最大差值,避免了传统的双层循环带来的高时间复杂度问题。
/*
   最容易想到的方法,就是两重循环,时间复杂度n*n  n的大小100,000 两重循环无能为力了
   必须要高效的解法才能解决问题
    
    对于第j个数,d[j]记录当前a[i]-a[j](其中i<j)的最大值,a[i]应该越大越好
    依着这个思路,每次记录j前面的最大值a[i]就可以解决问题了 
    时间复杂度n 

*/

#include<stdio.h>
#define N 100000+5

int a[N];

int max(int x,int y)
{
   if(x>y)
   return x;
   return y;   
 }
int main()
{
    int t,n;
    
    scanf("%d",&t);
    
    while(t--)
    {
        scanf("%d",&n);
        
        for(int i=0;i<n;i++)
        scanf("%d",&a[i]);
        
        int ans=a[0]-a[1];
        
        int maxid=a[0];
        
        for(int j=1;j<n;j++)
        {
            ans=max(ans,maxid-a[j]);
            
            maxid=max(maxid,a[j]);
                
        }
    
      printf("%d\n",ans);
          
              
    }
    
    
    
 return 0;    
}


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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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