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

(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合,并提供了完整的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。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,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,建议自行调整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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