Mathematical Curse徐州

本文介绍了一种使用动态规划解决背包问题的方法,具体为求解最大价值路径问题。通过定义状态dp[i][j]表示到达第i个房间并使用j个操作后的最大和最小可能值,实现了对操作序列的有序应用,最终输出的是到达最后一个房间并用尽所有操作后的最大值。

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题目大意:
有n个房间和m个操作,你要从第一个房间走到第n个房间,在每个房间,有一个value值,你有m种操作,你必须从第一个操作开始按顺序使用,而且最后必须用完,让你求最后的最大值。
分析:背包问题,dp[i][j]表示走到第i个房间,用了j个操作所能获得的最大值和最小值

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <queue>
#include <vector>
#include <set>
using namespace std;
const int maxn = 1000 + 10;
typedef long long ll;
typedef pair<ll,ll>P;
P dp[maxn][10];
ll a[maxn];
char s[200];
const ll INF = 1e18;
int main()
{
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        int n,m;
        ll k;
        scanf("%d%d%lld",&n,&m,&k);
        for(int i=0;i<=n;i++)
        {
            for(int j=0;j<=5;j++) dp[i][j].first=-INF,dp[i][j].second=INF;
        }
        for(int i=1; i<=n; i++)
            scanf("%lld",&a[i]);
        scanf("%s",s);
        for(int i=0; i<=n; i++)
            dp[i][0].first=dp[i][0].second=k;
        for(int i=1; i<=n; i++)
        {
            for(int j=0; j<=m; j++) dp[i][j]=dp[i-1][j];
            for(int j=1; j<=m; j++)
            {
                if(j>i) break;
                if(s[j-1]=='+')
                {
                    ll u1=dp[i-1][j-1].first+a[i];
                    ll u2=dp[i-1][j-1].second+a[i];
                    dp[i][j].first=max(dp[i][j].first,u1);
                    dp[i][j].second=min(dp[i][j].second,u2);
                }
                else if(s[j-1]=='-')
                {
                    ll u1=dp[i-1][j-1].first-a[i];
                    ll u2=dp[i-1][j-1].second-a[i];
                    dp[i][j].first=max(dp[i][j].first,u1);
                    dp[i][j].second=min(dp[i][j].second,u2);
                }
                else if(s[j-1]=='*')
                {
                    ll u1=dp[i-1][j-1].first*a[i];
                    ll u2=dp[i-1][j-1].second*a[i];
                    if(u1<u2) swap(u1,u2);
                    dp[i][j].first=max(dp[i][j].first,u1);
                    dp[i][j].second=min(dp[i][j].second,u2);
                }
                else
                {
                    ll u1=dp[i-1][j-1].first/a[i];
                    ll u2=dp[i-1][j-1].second/a[i];
                    if(u1<u2) swap(u1,u2);
                    dp[i][j].first=max(dp[i][j].first,u1);
                    dp[i][j].second=min(dp[i][j].second,u2);
                }
            }
        }
        printf("%lld\n",dp[n][m].first);
    }
    return 0;
}

内容概要:本文档详细介绍了基于Google Earth Engine (GEE) 构建的阿比让绿地分析仪表盘的设计与实现。首先,定义了研究区域的几何图形并将其可视化。接着,通过云掩膜函数和裁剪操作预处理Sentinel-2遥感影像,筛选出高质量的数据用于后续分析。然后,计算中值图像并提取NDVI(归一化差异植被指数),进而识别绿地及其面积。此外,还实现了多个高级分析功能,如多年变化趋势分析、人口-绿地交叉分析、城市热岛效应分析、生物多样性评估、交通可达性分析、城市扩张分析以及自动生成优化建议等。最后,提供了数据导出、移动端适配和报告生成功能,确保系统的实用性和便捷性。 适合人群:具备一定地理信息系统(GIS)和遥感基础知识的专业人士,如城市规划师、环境科学家、生态学家等。 使用场景及目标:①评估城市绿地分布及其变化趋势;②分析绿地与人口的关系,为城市规划提供依据;③研究城市热岛效应及生物多样性,支持环境保护决策;④评估交通可达性,优化城市交通网络;⑤监测城市扩张情况,辅助土地利用管理。 其他说明:该系统不仅提供了丰富的可视化工具,还集成了多种空间分析方法,能够帮助用户深入理解城市绿地的空间特征及其对环境和社会的影响。同时,系统支持移动端适配,方便随时随地进行分析。用户可以根据实际需求选择不同的分析模块,生成定制化的报告,为城市管理提供科学依据。
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