1元，2元，5元每次必须取10张并且总和为18 要求在页面上输出如下内容： 1元取几张，2元取几张，5元取几张； ... ... 一共有多少种取法。

cy527300280 2008-12-23 10:42:05

1元，2元，5元每次必须取10张并且总和为18 要求在页面上输出如下内容： 1元取几张，2元取几张，5元取几张； ... ... 一共有多少种取法。
请问解这题的思路是该怎么想?

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sparkliang 2008-12-23

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第一眼，让我想到了百钱百鸡那个问题。

大王派我去巡山 2008-12-23

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这就是个简单的整数规划问题：
x+y+z=10
x+2y+5z=18
x,y,z>=0且全为整数
很容易就可以得到ls说的三组解。

northwolves 2008-12-23

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5元0张: 1元，2元 10张,18元---->1元2张2元8张
5元1张: 1元，2元 9张,13元---->1元5张2元4张
5元2张: 1元，2元 8张,8元--->1元8张2元0张

cy527300280 2008-12-23

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明白了,谢谢大家

八爪鱼拉拉手益智类儿童手机游戏源码

本研究通过构建企业创新韧性指标（EIR）来量化企业在区域创新环境影响下的创新适应能力。整合年度专利数量数据、地级市专利总量数据以及上市公司地理信息数据，并对股票代码进行标准化处理，确保数据一致性。通过滞后变量构建方法，计算各企业和各城市的”专利数量t-1年”指标，计算企业专利数量变化值（ΔP）作为企业创新产出的直接指标。构建区域创新环境影响因子（ΔE），创新韧性指标（EIR）通过公式（ΔP – ΔE）/ |ΔE| 计算得出，该指标能够有效识别企业在面对区域创新环境变化时的相对表现，正值表示企业创新韧性较强，能够超越环境预期，负值则反映企业创新韧性相对较弱。主要指标 Symbol year province city ΔP ΔE EIR

内容概要：本文围绕基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价与能量管理展开研究，提出了一种结合主从博弈框架与元模型优化算法的协同优化方法。通过构建多虚拟电厂之间的主从博弈模型，刻画其在电力市场中的交互行为与利益分配机制，并引入元模型（如代理模型、响应面模型）对复杂优化问题进行近似求解，显著提升了计算效率与求解精度。该方法能够有效处理含不确定性因素的动态定价、负荷调度与能量管理问题，在保障系统运行稳定性的基础上，实现经济性与可靠性的协同优化。研究还提供了完整的Matlab代码实现路径与仿真结果，验证了所提方法在多主体协同决策与资源优化配置方面的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定电力系统、博弈论基础及Matlab编程能力，从事能源互联网、综合能源系统、电力市场机制设计等相关领域研究的科研人员与研究生。; 使用场景及目标：①用于多虚拟电厂参与电力市场的动态定价机制设计与博弈行为建模；②实现考虑可再生能源不确定性的分布式能源系统协同优化调度；③为多主体能源系统的市场出清、收益分配与策略性投标提供算法支撑与仿真平台。; 阅读建议：建议读者结合所提供的Matlab代码深入理解主从博弈的数学建模过程与元模型优化算法的具体实现细节，重点关注目标函数构造、约束处理及算法收敛性分析，并可进一步拓展至其他智能优化算法或多场景鲁棒性对比研究，以深化对复杂能源系统决策机制的理解。

内容概要：本文详细介绍了用于无速度传感器交流电机驱动的扩展卡尔曼滤波器（EKF）的Matlab代码实现与Simulink仿真实现方法。该技术通过EKF算法对交流电机的转速和转子位置进行精确估计，克服了传统依赖速度传感器带来的成本高、易故障等问题，适用于高性能、高可靠性的电机控制系统。文中系统阐述了交流电机的非线性数学建模过程，构建了相应的状态空间方程与观测方程，明确了过程噪声与测量噪声的协方差矩阵设定方法，并深入探讨了滤波器初始参数的选择与整定策略。通过Simulink搭建完整的闭环控制系统仿真模型，验证了EKF在动态响应、抗干扰能力和稳态精度方面的优异性能，证明了其在无传感器矢量控制中的有效性和鲁棒性。该研究为现代电机驱动系统的低成本、高集成度设计提供了重要的理论依据和技术支持。; 适合人群：具备一定电机控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的电气工程、自动化、控制科学与工程等相关专业的高年级本科生、研究生、科研人员及从事电机驱动系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于无速度传感器的感应电机或永磁同步电机控制系统的设计与性能优化；②作为高等院校“现代控制理论”、“电机控制”、“电力电子与电力传动”等课程的教学案例或课程设计、毕业设计的技术参考；③帮助研究人员深入理解EKF在非线性系统状态估计中的应用机理，掌握其在工程实践中建模、仿真与参数调试的核心方法，进而提升复杂机电系统智能控制的研发能力。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型进行同步学习与仿真操作，重点关注EKF算法模块的实现细节、系统状态变量的选取逻辑以及噪声参数对滤波效果的影响。在学习过程中，应尝试改变电机负载、转速指令或引入测量噪声等不同工况，观察并分析EKF的估计性能变化，以深刻理解其动态响应特性和鲁棒性，从而真正掌握该先进状态估计算法的工程应用精髓。

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