Codeforces Round #572 (Div. 1) 差E

本文详细解析了Codeforces Round #572 (Div.1) 的A2、C、D三题,包括构造序列、动态规划求序列beauty之和及通过二进制与动态规划求序列统一所需的最少操作。

Codeforces Round #572 (Div. 1)

A2

题意:给一棵树,带边权,互不相同且为偶数。每次操作是选两个叶子然后在路径上同时加一个数。初始边权全是0,求一个操作序列使得最终边权与给定边权相同。 \(n \le 1000\) ,构造的序列长度不超过 \(10^5\)

key:构造

首先,如果有二度点,那么一定无解。

所以现在每个点要不是叶子,要不就至少是三度。考虑一条边,我们只把它的边权改变,而不改变其他边。此时需要讨论这条边两段的点的度数。

如果两个点都是大于等于三度的,那么可以在一端中找到两个叶子,使得它俩的lca就是这个点。由于边权都是偶数,设其为2k,那么只需 add(a1,b1,k), add(a2,b2,k), add(a1,a2,-k), add(b1,b2,-k) 即可。其他情况同理

C

题意:给一个序列 \(b_i\) ,定义一个序列的 beauty 为 \(\min_{1\le i<j\le n}|a_i-a_j|\) 。求 \(b_i\) 中所有长度恰好为 k 的子序列的 beauty 之和。 \(k \le n \le 1000, b_i \le 10^5\)

key:dp

首先排序,然后考虑枚举beauty。可以发现 i 的转移是一个前缀和,并且随 i 单调不降,所以有一个O(n*k) 的dp。

其实真正有用的beauty不多,至多是 \(\frac{10^5}{k-1}\) ,所以复杂度是 \(O(10^5*n)\)

D

题意:给出 n 个数,每次操作是给一个数加上一个2的幂。求最少多少次操作使得整个序列的数字相同。 \(n \le 10^5, a_i \le 10^{17}\)

key:二进制,dp

显然最后全都相同的那个数至少是给定序列的最大值。并且 x 变成 y 所用的操作次数是 y-x 中二进制 1 的个数。

所以首先用最大值减去所有的数字得到新序列 \(b_i\) ,问题变成:给 \(b_i\) 加上一个数 t,使得所有数字的二进制中 1 的个数之和最小。

考虑 dp :只需要记录当前位的进位情况就能转移。但这样的状态空间是 \(2^n\) ,然而实际情况是远远小于的。

进位发生时,当且仅当 \(t \% 2^k+b_i\%2^k \ge 2^k\) 。所以如果对 \(b_i\) 按后 k 位二进制大小排序,那么只可能是一个后缀在进位。所以状态空间变成 O(n)

所以每次转移时,只需要枚举进位情况,然后枚举当前是0还是1,计算进位数。这个进位数一定是下一个状态的后缀,所以直接转移即可。如果排序用计数排序实现,那么复杂度是 \(O(62*n)\)

转载于:https://www.cnblogs.com/dqsssss/p/11147845.html

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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