2013蓝桥杯a组(8题)和2017年b组(8题)

本文通过两个具体的编程实例,介绍了如何使用C++解决数学问题的方法。首先展示了一个寻找不能由两个正整数线性组合表示的最大数的程序;其次,通过动态规划解决了特定条件下无法达到的目标数的问题,并讲解了求最大公约数的有效算法。
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

int main(){
	int a,b,x,y;
	scanf("%d %d",&a,&b);
	set<int> ss;
	for(x=0; a*x <= a*b; x++){
		for(y=0; b*y <= a*b; y++){
			ss.insert(a*x+b*y);
		}
	}
	int i;
	for(i=a*b; i>0; i--){
		if(ss.find(i) == ss.end()){
			printf("%d",i);
			return 0;
		}
	}
	return 0;
}
//ss.find(x) == ss.end() 说明x不在set集合ss中 

算法太难了Q_Q,,啊啊啊啊啊

没想到换了输入条件就变成了dp问题了

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int gcd(int a,int b){
	if(b==0) return a;
	return gcd(b,a%b);
}//求ab的最大公约数 
int main(){
	int i,n,g;
	scanf("%d",&n);
	int a[n];
	bool f[10000] = {false};
	f[0]=1;
	for(i=0;i<n;i++){
		scanf("%d",&a[i]);
		if(i==0) g=a[i];
		else g=gcd(g,a[i]);
		for(int j=0; j<10000; j++){
			if(f[j]){
				f[a[i]+j] = true;
			}
		}
	}
	if(g!=1){
		printf("INF\n");
	}else{
		int ans=0;
		for(i=0; i<10000 ; i++){
			if(!f[i]) ans++;
		}
		printf("%d",ans);
	}
	
	return 0;
}
//a1,a2,a3....必须互质,否则无解 
//互质最大公约数为一 

求a和b的最大公约数的这个方法挺好,得背一下。
int gcd(int a,int b){
if(b==0) return a;
return gcd(b,a%b);
}//求a,b的最大公约数

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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