力扣每日一题1547:切棍子的最小成本

题目描述:

有一根长度为 n 个单位的木棍,棍上从 0 到 n 标记了若干位置。例如,长度为 6 的棍子可以标记如下:

给你一个整数数组 cuts ,其中 cuts[i] 表示你需要将棍子切开的位置。

你可以按顺序完成切割,也可以根据需要更改切割的顺序。

每次切割的成本都是当前要切割的棍子的长度,切棍子的总成本是历次切割成本的总和。对棍子进行切割将会把一根木棍分成两根较小的木棍(这两根木棍的长度和就是切割前木棍的长度)。请参阅第一个示例以获得更直观的解释。

返回切棍子的 最小总成本 。

示例 1:

输入:n = 7, cuts = [1,3,4,5]
输出:16
解释:按 [1, 3, 4, 5] 的顺序切割的情况如下所示:

第一次切割长度为 7 的棍子,成本为 7 。第二次切割长度为 6 的棍子(即第一次切割得到的第二根棍子),第三次切割为长度 4 的棍子,最后切割长度为 3 的棍子。总成本为 7 + 6 + 4 + 3 = 20 。
而将切割顺序重新排列为 [3, 5, 1, 4] 后,总成本 = 16(如示例图中 7 + 4 + 3 + 2 = 16)。

示例 2:

输入:n = 9, cuts = [5,6,1,4,2]
输出:22
解释:如果按给定的顺序切割,则总成本为 25 。总成本 <= 25 的切割顺序很多,例如,[4, 6, 5, 2, 1] 的总成本 = 22,是所有可能方案中成本最小的。

提示:

  • 2 <= n <= 10^6
  • 1 <= cuts.length <= min(n - 1, 100)
  • 1 <= cuts[i] <= n - 1
  • cuts 数组中的所有整数都 互不相同

解题思路  

1、首先,我们需要对给定的切割点数组进行排序,并在其两端添加0和n作为新的切割点。

2、使用一个二维动态规划数组dp来存储子问题的解。dp[i][j]表示在当前待切割的木棍的左端点为cuts[i],右端点为cuts[j]时,将木棍全部切开的最小总成本。

3、初始化dp数组,对于相邻的两个点,切割成本为0。

4、使用三层循环来填充dp数组。外层循环遍历所有可能的区间长度,从大到小;中层循环遍历所有可能的左端点;内层循环遍历所有可能的分割点,并更新dp[i][j]的值。

5、最终返回dp[0][m+1],即整个木棍从0到n被完全切割的最小成本。

class Solution {
public:
    int minCost(int n, vector<int>& cuts) {
        int m = cuts.size();
        sort(cuts.begin(), cuts.end());
        vector<int> cutss(m + 2);
        cutss[0] = 0;
        cutss[m + 1] = n;
        for (int i = 0; i < m; ++i) {
            cutss[i + 1] = cuts[i];
        }

        vector<vector<int>> dp(m + 2, vector<int>(m + 2, 0));
        for (int len = 2; len <= m + 1; ++len) {
            for (int i = 0; i <= m + 1 - len; ++i) {
                int j = i + len;
                dp[i][j] = INT_MAX;
                for (int k = i + 1; k < j; ++k) {
                    dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k][j]);
                }
                dp[i][j] += cutss[j] - cutss[i];
            }
        }
        return dp[0][m + 1];
    }
};

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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