HDU 1009 FatMouse' Trade

本文介绍了一道关于FatMouse利用有限猫粮交换仓库中JavaBeans的最大价值的问题。通过贪心算法,优先选择性价比高的交易方案,实现最大化的利益获取。

FatMouse’ Trade

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 76179 Accepted Submission(s): 26096

Problem Description
FatMouse prepared M pounds of cat food, ready to trade with the cats guarding the warehouse containing his favorite food, JavaBean.
The warehouse has N rooms. The i-th room contains J[i] pounds of JavaBeans and requires F[i] pounds of cat food. FatMouse does not have to trade for all the JavaBeans in the room, instead, he may get J[i]* a% pounds of JavaBeans if he pays F[i]* a% pounds of cat food. Here a is a real number. Now he is assigning this homework to you: tell him the maximum amount of JavaBeans he can obtain.

Input
The input consists of multiple test cases. Each test case begins with a line containing two non-negative integers M and N. Then N lines follow, each contains two non-negative integers J[i] and F[i] respectively. The last test case is followed by two -1’s. All integers are not greater than 1000.

Output
For each test case, print in a single line a real number accurate up to 3 decimal places, which is the maximum amount of JavaBeans that FatMouse can obtain.

Sample Input
5 3
7 2
4 3
5 2
20 3
25 18
24 15
15 10
-1 -1

Sample Output
13.333
31.500

Author
CHEN, Yue

题意

意思是有一个老鼠想吃食物,但是食物被猫看守,老鼠可以用诱饵引诱猫,这样就能去吃食物。不同食物需要消耗的诱饵不一样,价值也不一样。求最多能获得多大的价值。
(最奇葩的是,如果用3个诱饵能完全吃完食物,你用1个诱饵就能吃1/3个食物。!!!,不过好像也很科学哎。)

这就是个贪心问题,我们肯定要优先选择最高性价比的食物。

解题思路

首先按照性价比排序,优先选择最高性价比的食物。
定义一个 double 型变量 sum=0,计算能获得食物的价值,定义一个 w 统计剩余的诱饵。
查看自己所剩余的诱饵够不够完全吃完食物,如果能,就扔出所需要的诱饵,如果不能就全部扔出去。 然后sum=sum+这次获得的食物价值。

AC代码:

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<iostream>
using namespace std;

struct sub
{
    int v,w;
    double percent;
};

int w,n;
double sum=0;
sub arr[2003];

bool cmp(sub a,sub b){
    return a.percent>b.percent;
}

void f(sub a){
    if(w>=a.w){
        w-=a.w;
        sum+=a.v;
    }
    else{
        sum+=w*a.percent;
        w=0;
    }
    //printf("test case is %.3lf and has w=%d\n",sum,w);
}

int main(){
    while(~scanf("%d %d",&w,&n)&&w!=-1){
        sum=0;
        for(int i=0;i<n;++i){
            scanf("%d %d",&arr[i].v,&arr[i].w);
            arr[i].percent=arr[i].v*1.0/arr[i].w;
        }
        sort(arr,arr+n,cmp);
        for(int i=0;i<n;++i)
            f(arr[i]);
        printf("%.3lf\n",sum);
    }
}
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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