高数Umaru系列(3)——喵星人(递推式完全背包)

本文通过一个关于购买猫粮的具体实例介绍了如何使用完全背包问题的递推式算法来解决实际问题。该算法能够计算出在有限预算下购买不同价格商品的所有可能组合。

think
1递推式完全背包
2题意提示可知如果3种都不买也算是一种方案,因此应该将dp[]数组全部初始化为1

sdut原题链接

高数Umaru系列(3)——喵星人
Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536KB

Problem Description
高数巨养了一只喵星人,作为一个负责任的铲屎官,高数巨每天都会去给喵星人买新鲜的猫粮。超市里有3种猫粮,超市很大,每种猫粮都有无限袋,种类及价格如下:
土豪喵豪华版猫粮:12元/袋
小资喵乐享版猫粮:5元/袋
抠脚喵经济版猫粮:2元/袋
高数巨带了N元去超市买猫粮,对于某种猫粮她可以买0袋或多袋,只要总花费不超过N元就可以,那么她总共有多少种购买猫粮的方案?(PS:三种猫粮都不买也算是一种购买方案)

Input
多组输入。
对于每组数据,只有一个整数N( 1 < = N < = 200 ),代表高数巨带的钱

Output
对于每组数据,输出一个整数,代表高数巨可以购买猫粮的方案数,每组输出占一行

Example Input
1
15
100

Example Output
1
20
1843

Hint

Author
Shannon
以下为accepted代码

#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main()
{
    int n, i, j, c[] = {2, 5, 12};
    int dp[204];
    for(i = 0; i <= 204; i++)
        dp[i] = 1;
    for(i = 0; i < 3; i++)
    {
        for(j = c[i]; j <= 204; j++)
        {
            dp[j] = dp[j] + dp[j-c[i]];
        }
    }
    while(scanf("%d", &n) != EOF)
    {
        printf("%d\n", dp[n]);
    }
    return 0;
}


/***************************************************
User name: 
Result: Accepted
Take time: 0ms
Take Memory: 104KB
Submit time: 2017-02-18 15:59:37
****************************************************/
基于TROPOMI光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感据结合先进算法实现NO₂浓度的精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参以及辅助气象据,形成多维度特征据集。该据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同据的互补信息,显著提了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI光谱据与多模态特征深度学习技术,发展了一套效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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