Rikka with Subset(hdu6092)

本文介绍了一个数学问题,即根据子集和频次反推原始数组的过程。通过输入子集和频次数组,解决如何找到原始数组的问题,并给出了具体的实现代码。
Problem Description
As we know, Rikka is poor at math. Yuta is worrying about this situation, so he gives Rikka some math tasks to practice. There is one of them:

Yuta has n positive A1An and their sum is m. Then for each subset S of A, Yuta calculates the sum of S.

Now, Yuta has got 2n numbers between [0,m]. For each i[0,m], he counts the number of is he got as Bi.

Yuta shows Rikka the array Bi and he wants Rikka to restore A1An.

It is too difficult for Rikka. Can you help her?  
 

Input
The first line contains a number t(1t70), the number of the testcases.

For each testcase, the first line contains two numbers n,m(1n50,1m104).

The second line contains m+1 numbers B0Bm(0Bi2n).
 

Output
For each testcase, print a single line with n numbers A1An.

It is guaranteed that there exists at least one solution. And if there are different solutions, print the lexicographic minimum one.
 

Sample Input
2 2 3 1 1 1 1 3 3 1 3 3 1
 

Sample Output
1 2 1 1 1
Hint

In the first sample, $A$ is $[1,2]$. $A$ has four subsets $[],[1],[2],[1,2]$ and the sums of each subset are $0,1,2,3$. So $B=[1,1,1,1]$

题意:一共有T组测试样例,然后n和m,有m+1个数代表B数列,表示为A数列子集的和为i的有多少种;

解题思路:很多个较小的数字随机组合会求出多个很大的数字,所以从B0向Bm推导,在每求出A序列的一部分这个过程中,更新后续的B序列,更新完的B[i]就是 i 在A序列中出现的次数。 
分析完后,主要的难点就是怎么去让已求出来的A序列随机组合,更新后续的B序列直接减就可以了。看成01背包问题,让m为背包去装 i,初始值为dp[0] = 1,由于i依次增大,A子集随机组合不会重复

#include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> using namespace std; typedef long long ll; int n,m; int ans[10005],tmp[10005],dp[10005]; int da[10005]; int main() {     int T;     scanf("%d",&T);     while(T--)     {         scanf("%d %d",&n,&m);         for(int i=0;i<=m;i++)         scanf("%d",&da[i]);         memset(dp,0,sizeof(dp));         memset(ans,0,sizeof(ans));         memset(tmp,0,sizeof(tmp));         dp[0]=1;         int p=0;         for(int i=1;i<=m;i++)         {             tmp[i]=da[i]-dp[i];             for(int j=0;j<tmp[i];j++)             {                 ans[p]=i;                 p++;                 for(int k=m;k>=i;k--)                 {                     dp[k]+=dp[k-i];//和为k的子集不断更新                 }             }         }         for(int i=0;i<n-1;i++)         printf("%d ",ans[i]);         printf("%d\n",ans[n-1]);     }     return 0; }

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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