tc srm631 (250,500)

博客围绕一个n*n字符矩阵问题展开,要求每次操作可选一行将W和B互换,使矩阵无列有连续N/2以上相同字符,给出最少操作次数。指出答案只可能是0、1、2,可直接枚举。还提到贪心算法,根据位置展开情况判断答案是否加1。

250:给一个n*n的字符矩阵,每次操作可以选择一行,把W全变成B或者把B全变成W,要求不存才任何一列有连续N/2以上各相同的字符,问最少可以通过几次操作,使得矩阵满足要求。保证N是偶数。

        每次操作实际上就是把一行全变成W或者B,那么对于任何情况,我把第N/2全变成W把第N/2+1行全变成B则可以满足要求..所以这题答案只可能是0,1,2..所以直接枚举答案吧..初始矩阵满足就是0,1的话就枚举每一行变成W或B,都不满足就返回2.

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#  Author:Erich 
#  FileName: 
=============================================================================*/ 
#include <iostream> 
#include <cstdio> 
#include <algorithm> 
#include <cstring> 
#include <cmath> 
#include <cstring> 
#include <string> 
#include <vector> 
#include <map> 
#include <queue> 
#include <stack> 
#define lson id<<1,l,m 
#define rson id<<1|1,m+1,r 

using namespace std; 
typedef long long ll; 
const int inf=0x3f3f3f3f; 
const ll INF=1ll<<60; 
const double PI=acos(-1.0); 
int n,m; 
char c[55][55]; 
char tc[55][55]; 
bool check() 
{ 
    for (int i=0; i<n; i++) 
    { 
        int con=1; 
        for (int j=1; j<n; j++) 
        { 
            if (c[j][i]==c[j-1][i]) con++; 
            else con=1; 
            if (con*2>n) return false; 
        } 
    } 

    return true; 
} 
class TaroJiroGrid 
{ 
    public: 
    int getNumber(vector <string> grid) 
    { 
        n=grid.size(); 
        for (int i=0; i<n; i++) 
        { 
                for (int j=0; j<n; j++) 
                c[i][j]=grid[i][j]; 
                c[i][n]='\0'; 
        } 
        memcpy(tc,c,sizeof c); 
        if (check()) return 0; 
        for (int i=0; i<n; i++) 
        { 
            memcpy(c,tc,sizeof c); 
            for (int j=0; j<2; j++) 
            { 
                for (int k=0; k<n; k++) 
                if (j==0) c[i][k]='W'; 
                else c[i][k]='B'; 
                if (check()) return 1; 
            } 
        } 
        return 2; 

    } 
}ff;

500:数轴上n个位置,每个位置上有若干只猫,数轴的范围无限,每只猫每秒可以向左移动一格或向右移动一格,给定t,问t秒后,最少有几个位置包含两只或两只以上的猫。

直接贪心,如果一个位置可以完全展开,就尽量靠左展开,否则答案+1,并且记录一下不能展开的情况下最靠右的位置。那么在枚举到每个位置的时候,如果这个位置小于一格不能展开的位置,那么这个位置肯定不会使答案+1,否则就找一个最左,最右的位置,判断能否展开,不能展开就令答案+1,并且更新最右的值。

/*=============================================================================
#  Author:Erich
#  FileName:
=============================================================================*/
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <cstring>
#include <string>
#include <vector>
#include <map>
#include <queue>
#include <stack>
#define lson id<<1,l,m
#define rson id<<1|1,m+1,r

using namespace std;
typedef long long ll;
const int inf=0x3f3f3f3f;
const ll INF=1ll<<60;
const double PI=acos(-1.0);
const int maxn=1050;
struct node
{
	int p,x;
	bool operator <(const node& tp)const
	{
		return p<tp.p;
	}
}a[maxn];
int n,m;
class  CatsOnTheLineDiv1
{
	public:
	int getNumber(vector <int> pos, vector <int> x, int t)
	{
		n=pos.size();
		for (int i=0; i<n; i++)
		{
		    a[i].p=pos[i]-t;
		    a[i].x=x[i];
		}
		int res=0;	
		sort(a,a+n);
		int l=-inf,r,last=-inf;
		int tl;
		for (int i=0; i<n; i++)
		{
			tl=a[i].p;
			r=a[i].p+2*t;
			if (tl<=last) continue;
			l=max(l,tl);
			if (r-l+1>=a[i].x)
			{
				l+=a[i].x;
			}
			else 
			{
				res++;
				last=r;
			}
		}
		cout<<res<<endl;
		return res;
		
	}
}ff;




    

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
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