Codeforces 68思路(rng_58版)

本文解析了四道算法题,包括暴力枚举、二分查找、DFS和概率DP,通过对比不同解法,深入理解算法设计与优化。

申明:本文所有思路均为本人自己观摩大神代码思考得出,如有不符,望诸位大佬不要怪罪。
A. Irrational problem
代码:

using namespace std;
 
#define REP(i,n) for((i)=0;(i)<(int)(n);(i)++)
#define foreach(c,itr) for(__typeof((c).begin()) itr=(c).begin();itr!=(c).end();itr++)
 
int main(void){
    int i,a,b,p1,p2,p3,p4,ans=0;
    
    cin >> p1 >> p2 >> p3 >> p4 >> a >> b;
    for(i=a;i<=b;i++) if(i < p1 && i < p2 && i < p3 && i < p4) ans++;
    cout << ans << endl;
    
    return 0;
}

思路:这一道题的思路十分明显,就是暴力枚举判断即可。
B. Energy exchange
代码:

using namespace std;
 
#define REP(i,n) for((i)=0;(i)<(int)(n);(i)++)
#define foreach(c,itr) for(__typeof((c).begin()) itr=(c).begin();itr!=(c).end();itr++)
 
int a[10010];
 
int main(void){
    int N,i,j,tmp;
    double p;
    
    scanf("%d%d",&N,&tmp);
    p = 1.0 - tmp / 100.0;
    REP(i,N) scanf("%d",&a[i]);
    
    double high = 2000.0, low = 0.0, mid;
    REP(i,100){
        mid = (high + low) / 2.0;
        double sum = 0.0;
        REP(j,N) if(a[j] > mid) sum += (a[j] - mid) * p; else sum -= (mid - a[j]);//加上差值
        if(sum > 0.0) low = mid; else high = mid;//判断
    }
    
    printf("%.9f\n",mid);
    
    return 0;
}

思路:这一道题,是一个二分题,但是rng_58这种写法是预先算好最多步骤再进行处理的。判断很简单。
C. Synchrophasotron

using namespace std;
 
#define REP(i,n) for((i)=0;(i)<(int)(n);(i)++)
#define foreach(c,itr) for(__typeof((c).begin()) itr=(c).begin();itr!=(c).end();itr++)
 
#define INF (1<<29)
 
int f[10][10];
int N,low[10][10],high[10][10],a[10][10];
int minflow,maxcost;
 
void dfs(int x, int y){
    int i,j,cur;
    
    if(x == -1){
        int flow = 0;
        REP(i,N-1) flow += f[i][0];
        if(flow > minflow) return;
        
        int cost = 0;
        REP(i,N-1) REP(j,i+1) if(f[i][j] > 0) cost += a[i][j] + f[i][j] * f[i][j];
        
    //  REP(i,N-1) REP(j,i+1) cout << f[i][j] << ' '; cout << endl;
        
        if(flow < minflow || (flow == minflow && cost > maxcost)) {minflow = flow; maxcost = cost;}
        return;
    }
    
    for(cur=low[x][y];cur<=high[x][y];cur++){
        f[x][y] = cur;
        
        if(y == 0){
            int sum = 0;
            REP(i,x+1) sum += f[x][i];
            for(i=x+1;i<N-2;i++) sum -= f[i][x+1];
            
            if(sum < low[N-2][x+1] || sum > high[N-2][x+1]) continue;
            f[N-2][x+1] = sum;
            dfs(x-1,x-1);
        } else {
            dfs(x,y-1);
        }
    }
}
 
int main(void){
    int i,s,f_;
    
    scanf("%d",&N);
    REP(i,N*(N-1)/2){
        scanf("%d%d",&s,&f_); s--; f_ -= 2; swap(s,f_);
        scanf("%d%d%d",&low[s][f_],&high[s][f_],&a[s][f_]);
    }
    
    minflow = INF; maxcost = -INF;
    f[N-2][0] = low[N-2][0];
    dfs(N-3,N-3);
    
    if(minflow == INF){
        printf("-1 -1\n");
    } else {
        printf("%d %d\n",minflow,maxcost);
    }
    
    return 0;
}

思路:一道看似最大流,实际上是DFS的题目,用DFS找到每一个的花费和流量,让后再综合到一起求最小流量、最大花费。
D. Half-decay tree

using namespace std;
 
#define REP(i,n) for((i)=0;(i)<(int)(n);(i)++)
#define foreach(c,itr) for(__typeof((c).begin()) itr=(c).begin();itr!=(c).end();itr++)
 
int H;
map <int, int> cost,sum;
char buf[100];
 
void add(int v, int e){
    cost[v] += e;
    while(v >= 1){
        sum[v] += e;
        v /= 2;
    }
}
 
double func(int depth, int x, double big){
    if(depth == H){
        if(cost.find(x) == cost.end()) return big;
        double ans = cost[x];
        if(big > ans) ans = big;
        return ans;
    } else {
        double cur = cost[x], L = sum[2*x], R = sum[2*x+1];
        double ans1 = max(big,cur+L);
        if(R > cur+L+0.5 && R > ans1) ans1 = func(depth+1,2*x+1,ans1);
        double ans2 = max(big,cur+R);
        if(L > cur+R+0.5 && L > ans2) ans2 = func(depth+1,2*x,ans2);
        return (ans1 + ans2) / 2.0;
    }
}
 
int main(void){
    int Q,i,v,e;
    
    scanf("%d%d",&H,&Q);
    REP(i,Q){
        scanf("%s",buf);
        if(buf[0] == 'a'){
            scanf("%d%d",&v,&e);
            add(v,e);
        } else {
            double ans = func(0,1,0.0);
            printf("%.9f\n",ans);
        }
    }
    
    return 0;
}

思路:这是一道概率DP。
修改操作:由于修改操作至多\(q\)次,涉及到的树上节点至多\(q \cdot h\)个,而查询是查询连通分支的权值和,故存储以该点为根节点的子树权值和,更新直接加即可。
查询操作:从根节点开始深搜,假设当前在\(u\)节点,已经固定的连通分支权值和最大值为\(mx\)\(u\)节点到两个儿子的边必然断一条,对于分离出去的子树继续深搜,另一棵子树与\(u\)节点以及其他未固定节点构成新的连通分支,用该连通分支的权值和更新\(mx\),由于当前只有两种方案,故期望值即为这两种方案的答案之和除以\(2\)

总结与收获:这4道题,除了第一道之外,后面几道题我的算法都有不足的地方,例如第二题,rng_58的写法容错率较高,不容易被hack,并且修改起来较简单。而后面的两题,rng_58的算法就更为明确,相比较我的而言,很多地方更加明朗,更方便思考,也更不容易出错。

转载于:https://www.cnblogs.com/withhope/p/11148212.html

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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