HDOJ 2084 数塔

数塔

Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 36584    Accepted Submission(s): 21909


Problem Description
在讲述DP算法的时候,一个经典的例子就是数塔问题,它是这样描述的:

有如下所示的数塔,要求从顶层走到底层,若每一步只能走到相邻的结点,则经过的结点的数字之和最大是多少?

已经告诉你了,这是个DP的题目,你能AC吗?
 

Input
输入数据首先包括一个整数C,表示测试实例的个数,每个测试实例的第一行是一个整数N(1 <= N <= 100),表示数塔的高度,接下来用N行数字表示数塔,其中第i行有个i个整数,且所有的整数均在区间[0,99]内。
 

Output
对于每个测试实例,输出可能得到的最大和,每个实例的输出占一行。
 

Sample Input
  
  
1 5 7 3 8 8 1 0 2 7 4 4 4 5 2 6 5
 

Sample Output
  
  
30
 

Source
 

Recommend
lcy
 

开始学DP了—w—

感觉DP好难啊……纯靠脑子思考= =

最简单的dp,从最底下开始历遍。


#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int dp[111][111];
int main()
{
	int C;
	int i,j,n;
	scanf("%d",&C);
	while(C--)
	{
		scanf("%d",&n);
		for(i=1;i<=n;i++)
			for(j=1;j<=i;j++)
				scanf("%d",&dp[i][j]);
		int maxx=0;
		for(i=n-1;i>0;i--)
		{
			for(j=1;j<=i;j++)
				dp[i][j]+=max(dp[i+1][j],dp[i+1][j+1]);
		}
		printf("%d\n",dp[1][1]);
	}
	return 0;
}


内容概要:该论文聚焦于6G通信中20-100GHz频段的电磁场(EMF)暴露评估问题,提出了一种基于自适应可重构架构神经网络(RAWA-NN)的预测框架。该框架通过集成权重分析模块和优化模块,能够自动优化网络超参,显著减少训练时间。模型使用70%的前臂据进行训练,其余据用于测试,并用腹部和股四头肌据验证模型泛化能力。结果显示,该模型在不同参下的相对差异(RD)在前臂低于2.6%,其他身体部位低于9.5%,可有效预测皮肤表面的温升和吸收功率密度(APD)。此外,论文还提供了详细的代码实现,涵盖据预处理、权重分析模块、自适应优化模块、RAWA-NN模型构建及训练评估等内容。 适合人群:从事电磁兼容性研究、6G通信技术研发以及对神经网络优化感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①研究6G通信中高频段电磁暴露对人体的影响;②开发更高效的电磁暴露评估工具;③优化神经网络架构以提高模型训练效率和预测精度。 其他说明:论文不仅提出了理论框架,还提供了完整的代码实现,方便读者复现实验结果。此外,论文还讨论了未来的研究方向,包括扩展到更高频段(如300GHz)的据处理、引入强化学习优化超参、以及实现多物理场耦合的智能电磁暴露评估系统。建议读者在实际应用中根据具体需求调整模型架构和参,并结合真实据进行验证。
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