POJ1157 LITTLE SHOP OF FLOWERS DP

本文介绍了一道关于如何放置花朵以最大化美学价值的问题,并使用动态规划的方法求解。核心在于定义状态dp[i][j]表示将第i个花放入第j个瓶子时的最大美学值,并通过状态转移方程实现求解。

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题目

http://poj.org/problem?id=1157

题目大意

有f个花,k个瓶子,每个花放每个瓶子都有一个特定的美学值,问美学值最大是多少.注意,i号花不能出现在某大于i号花后面.问最大美学值是多少

解题思路

dp[i][j]表示将第i个花插入第k个瓶子的最大美学值.
状态转移方程为dp[i][j] = max(dp[i-1][(i-1)~(k-f+i-1)]) + value[i][j]

代码

#include <cstdio>
const int maxn = 110;
int f,k;
int v[maxn][maxn];
int dp[maxn][maxn];
int main()
{
    scanf("%d%d",&f,&k);
    for(int i = 1 ; i <= f ; i ++) {
        for(int j = 1 ; j <= k ; j ++) scanf("%d",&v[i][j]);
    }
    for(int i = 1 ; i <= k-f+1 ; i ++) dp[1][i] = v[1][i];
    //dp
    for(int i = 2; i <= f ; i ++) {
        for(int j = i ; j <= k-f+i ; j ++) {
            int ma = -100000000;
            for(int kk = i-1 ; kk < j ; kk ++) {
                if(ma < dp[i-1][kk]) ma = dp[i-1][kk];
            }
            dp[i][j] = ma+v[i][j];
        }
    }
    int ma = -10000000;
    for(int i = f ; i <= k ; i ++) if(ma < dp[f][i]) ma = dp[f][i];
    printf("%d\n",ma);
    return 0;
}
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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