合唱团

本文介绍了一种算法,用于解决从一组学生中选择特定数量的学生以使他们能力值乘积最大化的挑战。该算法考虑了学生之间的位置限制,并通过动态规划的方法找到最优解。

有 n 个学生站成一排,每个学生有一个能力值,牛牛想从这 n 个学生中按照顺序选取 k 名学生,要求相邻两个学生的位置编号的差不超过 d,使得这 k 个学生的能力值的乘积最大,你能返回最大的乘积吗?
输入描述:

每个输入包含 1 个测试用例。每个测试数据的第一行包含一个整数 n (1 <= n <= 50),表示学生的个数,接下来的一行,包含 n 个整数,按顺序表示每个学生的能力值 ai(-50 <= ai <= 50)。接下来的一行包含两个整数,k 和 d (1 <= k <= 10, 1 <= d <= 50)。

输出描述:

输出一行表示最大的乘积。

输入例子:

3
7 4 7
2 50

输出例子:

49
maxi[i][j]表示 对第i个人结尾,选择出j个人。因为距离 < d,那么只要对(i-d~i-1)扫描选择出最大乘积的数即为最优解。

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <cstdio>
using namespace std;
const long long MIN = -1e9;
const int maxn = 100;
long long  maxi[maxn][maxn], mini[maxn][maxn];
int a[maxn];
int main(){
    int n;
    while(scanf("%d",&n) != EOF){
        memset(maxi,0,sizeof(maxi));
        memset(mini,0,sizeof(mini));
        for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",a+i);
        int k, d; scanf("%d%d",&k,&d);
        long long res = MIN;

        mini[0][0]=1,maxi[0][0]=1;

        for(int i=1;i<=n;i++){

            maxi[i][0] = mini[i][0] = 1;

            for(int j=1;j<= i;j++){
                for(int kk = i-1;kk>=max(i-d,0);kk--){
                    maxi[i][j] = max(maxi[i][j], max(maxi[kk][j-1]*a[i], mini[kk][j-1]*a[i]));
                    mini[i][j] = min(mini[i][j], min(maxi[kk][j-1]*a[i], mini[kk][j-1]*a[i]));
                }
                if(j==k)
                res = max(res, maxi[i][j]);
            }
        }
        printf("%lld\n",res);
    }   
    return 0;
}
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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