(HDU - 2050)折线分割平面

该博客探讨了折线如何分割平面的问题,给出了输入输出格式示例,并通过数学推理解析了增加一条折线如何影响分割平面的数量。一条折线最多能将平面分为2部分,而n条折线最多能形成f[n]=f[n-1]+4*(n-1)+1个平面。提供了样例输入输出,便于理解问题和解决方案。

(HDU - 2050)折线分割平面

我们看到过很多直线分割平面的题目,今天的这个题目稍微有些变化,我们要求的是n条折线分割平面的最大数目。比如,一条折线可以将平面分成两部分,两条折线最多可以将平面分成7部分,具体如下所示。

这里写图片描述

Input

输入数据的第一行是一个整数C,表示测试实例的个数,然后是C 行数据,每行包含一个整数n(0

Output

对于每个测试实例,请输出平面的最大分割数,每个实例的输出占一行。

Sample Input

2
1
2

Sample Output

2
7

思路:我们先看直线的情况:一条直线分割成两个平面,两条直线最多1个交点,最多多出2个平面……设i条直线最多分割成f[i]个平面,则再多一条直线,最多多出i个交点,多出i+1个平面,即f[i+1]=f[i]+i+1。现在扩展到折线也一样,设i条折线最多分割成f[i]个平面,再多一条折线,最多多出4*i个交点,会增加4i+1个平面,即f[i+1]=f[i]+4i+1

#include<cstdio>
using namespace std;

const int maxn=10005;
int f[maxn];

int main()
{
    f[1]=2;
    for(int i=2;i<=10000;i++) f[i]=f[i-1]+4*(i-1)+1;
    int T,n;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        scanf("%d",&n);
        printf("%d\n",f[n]);
    }   
    return 0;
} 
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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