bzoj1207.雷涛的小猫

探讨了在一个包含5000棵柿子树的果园中,如何通过优化算法从树顶吃到地面的过程中获取最多的柿子。初始算法的时间复杂度过高,通过减少状态数和优化转移过程将复杂度降至O(n^2)。

n ( 5000 ) 棵柿子树,每棵上面都有若干柿子且每棵树高度均为 H ( 5000 ),现在要从树顶开始吃柿子,每次可以使自己的高度下降 1 ,但是所在的树没变,或者换到任意一棵树上,但是高度会降低 delta,问到达地面 ( 高度为 0 ) 时,最多能吃多少柿子

读题之后,首先想到一个最朴素的DF:设 F[ i ][ j ] 表示当高度为 j 时,在第 i 棵树上能吃到的最大的柿子数。转移是显然的 :F[ i ][ j ] = max(F[ i ][ j + 1 ], max(F[ k ][ j + delta ])) + h[ i ][ j ] (1 <= k <= n),其中 h[ i ] [ j ] 表示第 i 棵树上高度为 j 的柿子有多少个,在读入的时候统计一下就行了。总时间复杂度为 O( n ^ 3 ) = 状态 n ^ 2 + 转移 O( n )

但是由于 n = 5000, h  = 5000,所以O( n ^ 3 ) 的复杂度太高。那么如何优化呢?其实只需要记一个 g[ i ] 数组,表示在当前高度第 i 棵树上的能吃到的最多柿子数。每次更新一下 g[i] = max(g[ i ], F[ j - delta ]),比较一下是应该从当前这棵下来,还是从别的树上跳过来。这样状态数还可以降到 O( n ):F[ j ] 表示到高度为 j 的时候能得到的最大柿子数。总时间复杂度 O( n ^ 2 )

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>

using namespace std;

const int MAX_N = 2005;

int n, H, del;
int h[MAX_N][MAX_N], f[MAX_N], g[MAX_N];

void init()
{
	scanf("%d%d%d", &n, &H, &del);
	for(int i = 1; i <= n; i ++){
		int sum; scanf("%d", &sum);
		for(int j = 1; j <= sum; j ++){
			int x; scanf("%d", &x);
			h[i][x] ++;
		}
	}
}

void doit()
{
	memset(f, 0, sizeof(f));
	for(int j = H; j >= 0; j --){
		int p;
		if(j + del <= H) p = f[j + del];
		else p = 0;
		for(int i = 1; i <= n; i ++)
			g[i] = max(g[i], p) + h[i][j],
			f[j] = max(f[j], g[i]);		 
	}
	printf("%d\n", f[0]);
}

int main()
{
	init(); doit();
	return 0;	
} 


Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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