noip 2006

【NOIP2006】能量项链 题目描述 在 Mars 星球上,每个 Mars 人都随身佩带着一串能量项链。在项链上有 颗能量珠。能量珠是一颗有头标记和尾标记的珠子,这些标记对应着某个正整数。并且,对于相邻的两颗珠子,前一颗珠子的尾标记必定等于后一颗珠子的头标记。因为只有这样,通过吸盘——Mars 人吸收能量的器官的作用,这两颗珠子才能聚合成一颗珠子,同时释放出可被吸盘吸收的能量。如果一颗能量珠头标记为 ,尾标记为 ,后一颗能量珠头标记为 ,尾标记为 ,则聚合后释放出 Mars单位的能量,新珠子头标记为 ,尾标记为 。 思路: 这道 阅读详情

                                                       能量项链


【问题描述】

    在Mars星球上,每个Mars人都随身佩带着一串能量项链。在项链上有N颗能量珠。能量珠是一颗有头标记与尾标记的珠子,这些标记对应着某个正整数。并且,对于相邻的两颗珠子,前一颗珠子的尾标记一定等于后一颗珠子的头标记。因为只有这样,通过吸盘(吸盘是Mars人吸收能量的一种器官)的作用,这两颗珠子才能聚合成一颗珠子,同时释放出可以被吸盘吸收的能量。如果前一颗能量珠的头标记为m,尾标记为r,后一颗能量珠的头标记为r,尾标记为n,则聚合后释放的能量为(Mars单位),新产生的珠子的头标记为m,尾标记为n。

    需要时,Mars人就用吸盘夹住相邻的两颗珠子,通过聚合得到能量,直到项链上只剩下一颗珠子为止。显然,不同的聚合顺序得到的总能量是不同的,请你设计一个聚合顺序,使一串项链释放出的总能量最大。

    例如:设N=4,4颗珠子的头标记与尾标记依次为(2,3) (3,5) (5,10) (10,2)。我们用记号⊕表示两颗珠子的聚合操作,(j⊕k)表示第j,k两颗珠子聚合后所释放的能量。则第4、1两颗珠子聚合后释放的能量为:

    (4⊕1)=10*2*3=60。

    这一串项链可以得到最优值的一个聚合顺序所释放的总能量为

    ((4⊕1)⊕2)⊕3)=10*2*3+10*3*5+10*5*10=710。

 

【输入文件】

    输入文件energy.in的第一行是一个正整数N(4≤N≤100),表示项链上珠子的个数。第二行是N个用空格隔开的正整数,所有的数均不超过1000。第i个数为第i颗珠子的头标记(1≤i≤N),当i<N时,第i颗珠子的尾标记应该等于第i+1颗珠子的头标记。第N颗珠子的尾标记应该等于第1颗珠子的头标记。

    至于珠子的顺序,你可以这样确定:将项链放到桌面上,不要出现交叉,随意指定第一颗珠子,然后按顺时针方向确定其他珠子的顺序。

【输出文件】

    输出文件energy.out只有一行,是一个正整数E(E≤2.1*109),为一个最优聚合顺序所释放的总能量。

【输入样例】

  4

  2  3  5  10

【输出样例】

710

区间DP,枚举每个断开点,对于断开点i,f[j][k]=max(f[j][k],f[j][i]+f[i+1][k]+g[j]*g[i+1]*g[k+1])

    

#include<cstdio>
#define M 201


using namespace std;

int f[M][M],g[M],n,ans;



int main()
{
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%d",&g[i]);
        g[i+n]=g[i];
    }
    for(int i=2;i<n+n;i++)
    for(int j=i-1;j>=1&&i-j<n;j--)
    {
        for(int k=j;k<i;k++)
        {
            int tmp=f[j][k]+f[k+1][i]+g[j]*g[k+1]*g[i+1];
            if(tmp>f[j][i])
            f[j][i]=tmp;

        }
        if(f[j][i]>ans)
        ans=f[j][i];
    }
    printf("%d\n",ans);
    return 0;

}

                                        金明的预算方案


【问题描述】

金明今天很开心,家里购置的新房就要领钥匙了,新房里有一间金明自己专用的很宽敞的房间。更让他高兴的是,妈妈昨天对他说:“你的房间需要购买哪些物品,怎么布置,你说了算,只要不超过N元钱就行”。今天一早,金明就开始做预算了,他把想买的物品分为两类:主件与附件,附件是从属于某个主件的,下表就是一些主件与附件的例子:

主件

附件

电脑

打印机,扫描仪

书柜

图书

书桌

台灯,文具

工作椅

无

如果要买归类为附件的物品,必须先买该附件所属的主件。每个主件可以有0个、1个或2个附件。附件不再有从属于自己的附件。金明想买的东西很多,肯定会超过妈妈限定的N元。于是,他把每件物品规定了一个重要度,分为5等:用整数1~5表示,第5等最重要。他还从因特网上查到了每件物品的价格(都是10元的整数倍)。他希望在不超过N元(可以等于N元)的前提下,使每件物品的价格与重要度的乘积的总和最大。

设第j件物品的价格为v[j],重要度为w[j],共选中了k件物品,编号依次为j1,j2,……,jk,则所求的总和为:

v[j1]*w[j1]+v[j2]*w[j2]+ …+v[jk]*w[jk]。(其中*为乘号)

请你帮助金明设计一个满足要求的购物单。

【输入文件】

输入文件budget.in 的第1行,为两个正整数,用一个空格隔开:

N   m (其中N(<32000)表示总钱数,m(<60)为希望购买物品的个数。)

从第2行到第m+1行,第j行给出了编号为j-1的物品的基本数据,每行有3个非负整数: v   p   q

(其中v表示该物品的价格(v<10000),p表示该物品的重要度(1~5),q表示该物品是主件还是附件。如果q=0,表示该物品为主件,如果q>0,表示该物品为附件,q是所属主件的编号)

【输出文件】

输出文件budget.out只有一个正整数,为不超过总钱数的物品的价格与重要度乘积的总和的最大值(<200000)。

【输入样例】

1000 5

800 2 0

400 5 1

300 5 1

400 3 0

500 2 0

【输出样例】

2200


01背包,分5种

1. 不选

2. 只选主件

3. 选主件+附1

4. 选主件+附2

5. 选主件+附1+附2


#include<cstdio>
#include<iostream>
#define M 61

using namespace std;

int v1[M],p1[M],v2[M],p2[M],v[M],p[M],f[3200];
int n,m,mx;

int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    n/=10;
    for(int i=1,a,b,q; i<=m; i++)
    {

        scanf("%d%d%d",&a,&b,&q);
        a/=10;
        if(q!=0)
        {
            if(v1[q]==0)
            {
                v1[q]=a;
                p1[q]=b;
            }
            else
            {
                v2[q]=a;
                p2[q]=b;
            }
        }
        else
        {
            v[i]=a,p[i]=b;
        }
    }
    for(int i=1; i<=m; i++)
        for(int j=n; j>=v[i]; j--)
        {
            f[j]=max(f[j],f[j-v[i]]+v[i]*p[i]);
            if(j-v1[i]-v[i]>=0)f[j]=max(f[j],f[j-v1[i]-v[i]]+v1[i]*p1[i]+v[i]*p[i]);
            if(j-v2[i]-v[i]>=0)f[j]=max(f[j],f[j-v2[i]-v[i]]+v2[i]*p2[i]+v[i]*p[i]);
            if(j-v1[i]-v2[i]-v[i]>=0)f[j]=max(f[j],f[j-v1[i]-v2[i]-v[i]]+v1[i]*p1[i]+v2[i]*p2[i]+v[i]*p[i]);
            mx=max(f[j],mx);
        }
    printf("%d\n",mx*10);
    return 0;

}



【局部规划模块轨迹优化算法】Teb_planner规划算法 认知有限,望大家多多包涵,有什么问题也希望能够与大家多交流,共同成长!本文先对****做个简单的介绍,具体内容后续再更,其他模块可以参考去我其他文章提示:以下是本篇文章正文内容由于ROS中的局部路径规划器比较老了,所以我推荐大家使用比较新的局部路径规划器teb_local_planner。teb_local_planner是基于弹性时间带碰撞约束的算法,算法将动态障碍物、运行时效、路径平滑性等约束做综合考虑,在复杂环境下有更优秀的表现。 阅读详情

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DJS_K_D
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