POJ 1721 CARDS 置换群

题意:链接

方法:置换群裸上

解析:

首先它定义了一种置换形式,a[i]这里的数经过一次置换之后变为了a[a[i]],并且序列是1~n的。

然后呢,通过观察样例,发现置换是有循环的,然而据说这个真的是结论。

所以暴力求一下循环节长度。

之后又因为它给你的是置换s次得到的序列。

所以我们需要把s对那个长度取模,之后用那个长度减一下取模后的值,就是我们需要置换多少次才能回到我们原来的状况的置换次数。

代码:

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#define N 1010
using namespace std;
int n,s;
int a[N];
int use[N];
int ori[N];
int check(int *x,int *y)
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(x[i]!=y[i])return 0;
    }
    return 1;
}
int getcir()
{
    for(int i=1;i<=n;i++)use[i]=a[a[i]];
    int t=0;
    while(!check(use,a))
    {
        t++;
        for(int i=1;i<=n;i++)ori[i]=use[i];
        for(int i=1;i<=n;i++)use[i]=ori[ori[i]];
    }
    t++;
    return t;
}
int main()
{
    while(~scanf("%d%d",&n,&s))
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&a[i]);
        int len=getcir();
        s%=len;
        s=len-s;
        for(int i=1;i<=s;i++)
        {
            if(i==1)
            {
                for(int j=1;j<=n;j++)use[j]=a[a[j]];
            }else
            {
                for(int j=1;j<=n;j++)ori[j]=use[j];
                for(int j=1;j<=n;j++)use[j]=ori[ori[j]];
            }
        }
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            printf("%d\n",use[i]);
        }
    }
}
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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