max(l) * n - sum(l)

这个问题看起来像是求一个列表中的最大值乘以列表长度再减去列表中所有元素的和。如果列表为 l，则可以使用以下 Python 代码求解：

l = [1, 2, 3, 4, 5]
result = max(l) * len(l) - sum(l)
print(result)

这里将列表 l 中的最大值乘以列表长度，再减去列表中所有元素的和，得到的结果为 20。

相关问题

l=sum(rhythm); speed=100; %曲速（每分钟speed拍） t0=60/speed/4; %16分音符占t0秒 music=zeros(1,f*l*t0+5*f-1); position=1; n=1:length(music); t=n/f; for i=1:length(ftune) if mod(tune(i),1)~=0 %休止符：音量同步衰减一半 music(position:position+3*f-1)=... music(position:position+3*f-1)*0.5; elseif mod(rhythm(i),1)~=0 %延音符号开始：a=0.01,b=2，衰减变慢 music(position:position+3*f-1)=... music(position:position+3*f-1)+0.8*mypiano(8000,ftune(i),0.01,2); elseif i~=0 && mod(rhythm(i-1),1)~=0 %延音符号之中：a=0.05,b=3，开始变慢 music(position:position+3*f-1)=... music(position:position+3*f-1)+0.4*mypiano(8000,ftune(i),0.05,3); elseif rhythm(i)>=8 %较长音符（此为全音符），a=0.01,b=1.5，衰减变慢 music(position:position+3*f-1)=... music(position:position+3*f-1)+mypiano(8000,ftune(i),0.001,1.5); else music(position:position+3*f-1)=... music(position:position+3*f-1)+mypiano(8000,ftune(i),0.001,3); end position=position+rhythm(i)*t0*f+1; end music=0.75*music/max(music); %音量调节 clf; %plot(t,music);title('天空之城'); sound(music,8000); audiowrite('天空之城.wav',music,8000);

这段代码是根据转化后的频率序列生成音乐。首先，定义了变量l，表示音乐的总时长。然后，定义了一个速度变量speed，表示每分钟的拍数。接着，计算了一个变量t0，表示16分音符的时长。然后，创建了一个空的音乐矩阵music，用于存储音乐数据。接下来，使用一个循环遍历ftune序列，根据不同的音符类型进行相应的处理。如果是休止符，则将音量同步衰减一半；如果是延音符号开始，则使用mypiano函数生成对应的音乐数据，并进行衰减变慢处理；如果是延音符号之中，则继续使用mypiano函数生成音乐数据，并进行变慢处理；如果是较长音符，则使用mypiano函数生成音乐数据，并进行衰减变慢处理；否则，使用mypiano函数生成音乐数据，并进行正常衰减处理。每次处理完一个音符后，更新音乐矩阵的位置。最后，对音乐数据进行音量调节，绘制曲线图，并播放和保存生成的音乐。

我的目标函数是 d*n*(1-l)*x + s*x

非常抱歉，我之前的回答中的代码存在错误。以下是修正后的代码：

% 目标函数
function obj_value = objective(x, n, d, l, s)
    obj_value = sum(d .* n .* (1 - l) .* x + s .* x); % 目标函数为 d*n*(1-l)*x + s*x 的求和
end

% 约束函数
function [c, ceq] = constraints(x, n, d, l)
    c1 = 0.04 - n; % 不等式约束 0.04 < n(i)
    c2 = n - 0.15; % 不等式约束 n(i) < 0.15
    c3 = 10 - d; % 不等式约束 10 < d(i)
    c4 = d - 100; % 不等式约束 d(i) < 100
    
    % 计算 l(i) 的值
    l1 = 640.944423 * (n(1:27).^3) - 258.570451 * (n(1:27).^2) + 37.969520 * n(1:27) - 1.121484;
    l2 = 552.829149 * (n(28:65).^3) - 225.050537 * (n(28:65).^2) + 33.994698 * n(28:65) - 1.016503;
    l3 = 504.716991 * (n(66:96).^3) - 207.385879 * (n(66:96).^2) + 32.156864 * n(66:96) - 0.973497;
    ceq = [l(1:27) - l1; l(28:65) - l2; l(66:96) - l3]; % 等式约束 l(i) 的对应关系
    
    c = [c1; c2; c3; c4]; % 所有不等式约束
end

% 模拟退火算法
function [best_solution, best_value] = simulated_annealing()
    % 参数设定
    T_init = 100; % 初始温度
    T_min = 1e-3; % 最低温度
    alpha = 0.9; % 温度衰减率
    max_iter = 1000; % 最大迭代次数
    
    % 初始化解
    current_solution = round(rand(1, 96)); % 初始解为随机产生的0-1向量
    
    % 初始化最佳解和最佳值
    best_solution = current_solution;
    best_value = objective(current_solution);
    
    % 迭代优化
    T = T_init;
    iter = 0;
    while T > T_min && iter < max_iter
        % 随机产生新解
        new_solution = current_solution;
        idx = randi(numel(new_solution));
        new_solution(idx) = 1 - new_solution(idx); % 将某一位取反
        
        % 计算目标函数值和约束函数值
        new_value = objective(new_solution, n, d, l, s);
        [c, ceq] = constraints(new_solution, n, d, l);
        
        % 判断是否接受新解
        if isempty(c) && all(ceq == 0) % 新解满足约束条件
            if new_value > best_value % 新解更优
                best_solution = new_solution;
                best_value = new_value;
            else % 根据Metropolis准则以一定概率接受新解
                p_accept = exp((new_value - best_value) / T);
                if rand < p_accept
                    best_solution = new_solution;
                    best_value = new_value;
                end
            end
        end
        
        % 降温
        T = T * alpha;
        
        % 更新当前解
        current_solution = new_solution;
        
        % 更新迭代次数
        iter = iter + 1;
    end
end

% 输入数据
n = zeros(1, 96); % n的初始值全为0
d = zeros(1, 96); % d的初始值全为0
l = zeros(1, 96); % l的初始值全为0
s = zeros(1, 96); % s的初始值全为0

% 调用模拟退火算法求解0-1整数规划问题
[solution, value] = simulated_annealing();
disp('最优解:');
disp(solution);
disp('最优值:');
disp(value);

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际问题可能需要根据具体情况进行调整和改进。您需要根据实际情况修改输入数据部分的内容以适应您的问题。