4249. 【五校联考7day1】游戏

探讨了游戏算法中贪心策略与动态规划的应用,通过实例解析如何在游戏场景下最大化得分,介绍了贪心策略的具体实现及证明,对比了DP算法的不同效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


(File IO): input:game.in output:game.out

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Description

WYF从小就爱乱顶,但是顶是会造成位移的。他之前水平有限,每次只能顶出k的位移,也就是从一个整点顶到另一个整点上。我们现在将之简化到数轴上,即从 一个整点可以顶到与自己相隔在k之内的数轴上的整点上。现在WYF的头变多了,于是他能顶到更远的地方,他能顶到任意整点上。现在他在玩一个游戏,这个游 戏里他只能向正方向顶,同时如果他从i顶到j,他将得到a[j] * (j - i)的分数,其中a[j]是j点上的分数,且要求j > i, 他最后必须停在n上。
现给出1~n上的所有分数,原点没有分数。他现在在原点,没有分。WYF想知道他最多能得多少分。

Input

第一行一个整数n。
第二行有n个整数,其中第i个数表示a[j]。

Output

一个整数,表示WYF最多能得到的分数。

Sample Input

3
1 1 50

Sample Output

150

Data Constraint

对于60%的数据,n<=1000;
对于100%的数据,n<=100000,0<=a[j]<=50。

Source / Author: 北师大实验 game

 

题解:

贪。

具体:

若b是a+1~b这个区间中最大的,我们一定选择从a直接跳到b。

证明:

若直接跳到b不是最优的,那么一定存在一点i , 使得(i-a)*num[i] + (b-i)*num[b] > (b-a)num[b]

将不等式左边拆开得

i*num[i]-a*num[i] + b*num[b]-i*num[b]

= (b-a)*num[b]+i*(num[i] - num[b])

第一项和不等式右边一样,考虑第二项,发现num[i] -num[b]是非正数,因此(i-a)*num[i] + (b-i)*num[b] <= (b-a)num[b]

与题设矛盾。

所以说,假设我们现在在点p,那我们现在的任务就是去到下一个高峰上,就像这样:

具体地:

我们需要倒着做一遍求点i到n的最高峰,和其对应的点的编号。

然后p=0,(从起点往后走),每一次走到p+1~n的最高峰。

 

#include<bits/stdc++.h>
#define N 100010
#define inf 2147483647
#define rint register int
#define ll long long
#define lb long double
#define point(a) multiset<a>::iterator 
#define mod (ll)(998244353)
#define mem(a,b) memset(a,b,sizeof (a))
#define mcy(a,b) memcpy((a) , (b) ,sizeof (a));
#define open(x) freopen(x".in","r",stdin);freopen(x".out","w",stdout);
using namespace std;

struct node
{
	int id,v;
}ma[N];

int n,i,j,k,t,a[N],ans;

void work()
{
	for(i=n;i>0;i--) if(a[i] > ma[i+1].v) ma[i] = (node){i,a[i]} ; else ma[i] = ma[i+1];
	int p=0;
	while(p<n)
	{
		int t=p;
		p = ma[p+1].id ;
		ans+=a[p] * (p-t);
	}
}

int  main()
{
	open("game");
	scanf("%d",&n);
	for(i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&a[i]);
	work();
	printf("%d",ans);
	return 0;
}

简单又自然,时间复杂度O(n)

 

算法二:dp

dp方程显然,O(n^2)做法显然。

考虑O(n log n )算法

若决策点j 优于 k 则有

f[j] + a[i]*(i-j) > f[k]+a[i]*(i-k)

f[j]-f[k] > a[i]*(i-k) - a[i]*(i-j)

            > a[i]*i - a[i]*k  - a[i]*i +a[i]*j

           > a[i] * (j-k)

因此我们有 \frac{f[j]-f[k]}{j-k} > a[i] (j<k)

这不是斜率吗?

设j为横坐标,f[j]为纵坐标。

那我们就会得到这样一幅图:

 

坐标系中的就是决策点。

将这些点之间连上线段

会发现3号店比4号优,看斜率比较。

就把4号点去除。

这样我们就维护了一个凸包。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

内容概要:本文探讨了在MATLAB/SimuLink环境中进行三相STATCOM(静态同步补偿器)无功补偿的技术方法及其仿真过程。首先介绍了STATCOM作为无功功率补偿装置的工作原理,即通过调节交流电压的幅值和相位来实现对无功功率的有效管理。接着详细描述了在MATLAB/SimuLink平台下构建三相STATCOM仿真模型的具体步骤,包括创建新模型、添加电源和负载、搭建主电路、加入控制模块以及完成整个电路的连接。然后阐述了如何通过对STATCOM输出电压和电流的精确调控达到无功补偿的目的,并展示了具体的仿真结果分析方法,如读取仿真据、提取关键参、绘制无功功率变化曲线等。最后指出,这种技术可以显著提升电力系统的稳定性与电能质量,展望了STATCOM在未来的发展潜力。 适合人群:电气工程专业学生、从事电力系统相关工作的技术人员、希望深入了解无功补偿技术的研究人员。 使用场景及目标:适用于想要掌握MATLAB/SimuLink软件操作技能的人群,特别是那些专注于电力电子领域的从业者;旨在帮助他们学会建立复杂的电力系统仿真模型,以便更好地理解STATCOM的工作机制,进而优化实际项目中的无功补偿方案。 其他说明:文中提供的实例代码可以帮助读者直观地了解如何从零开始构建一个完整的三相STATCOM仿真环境,并通过图形化的方式展示无功补偿的效果,便于进一步的学习与研究。
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