HDU 3271 SNIBB[数位DP]

本文介绍了一种利用数位动态规划(DP)解决特殊数字在B进制下的两个查询问题的方法。通过定义特殊数字在不同进制下各位数字之和的性质,文章详细解释了如何求解区间内具有特定和的数字个数及寻找第K个符合条件的数字。

Description

  As we know, some numbers have interesting property. For example, any even number has the property that could be divided by 2. However, this is too simple. 
  One day our small HH finds some more interesting property of some numbers. He names it the “Special Numbers In Base B” (SNIBB). Small HH is very good at math, so he considers the numbers in Base B. In Base B, we could express any decimal numbers. Let’s define an expression which describe a number’s “SNIBB value”.(Note that all the “SNIBB value” is in Base 10) 
  

    Here N is a non-negative integer; B is the value of Base. 
  For example, the “SNIBB value” of “1023” in Base “2” is exactly:10 
(As we know (1111111111)2=(1023)(10)) 
  Now it is not so difficult to calculate the “SNIBB value” of the given N and B. 
But small HH thinks that must be tedious if we just calculate it. So small HH give us some challenge. He would like to tell you B, the “SNIBB value” of N , and he wants you to do two kinds of operation: 
1.  What is the number of numbers (whose “SNIBB value” is exactly M) in the range [A,B]; 
2.  What it the k-th number whose “SNIBB value” is exactly M in the range [A,B]; (note that the first one is 1-th but not 0-th) 

Here M is given.
 

题意:给出一个SNIBB的定义,即一个十进制数N在B进制的情况下,每一位上的数加起来的和。2种询问,第一种:区间[A,B]内所有SNIBB恰好等于M的数的个数。第二种:区间[A,B]内第K个SNIBB恰好等于M的数是什么。

解法:数位DP,dfs(pos,base,state,limit) ,base表示进制,state只要记录每一位的和就可以了。找第K大的过程可以用二分实现。具体看代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#include<math.h>
#include<iostream>
#include<stdlib.h>
#include<set>
#include<map>
#include<queue>
#include<vector>
#include<bitset>
#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000")
template <class T>
bool scanff(T &ret){ //Faster Input
    char c; int sgn; T bit=0.1;
    if(c=getchar(),c==EOF) return 0;
    while(c!='-'&&c!='.'&&(c<'0'||c>'9')) c=getchar();
    sgn=(c=='-')?-1:1;
    ret=(c=='-')?0:(c-'0');
    while(c=getchar(),c>='0'&&c<='9') ret=ret*10+(c-'0');
    if(c==' '||c=='\n'){ ret*=sgn; return 1; }
    while(c=getchar(),c>='0'&&c<='9') ret+=(c-'0')*bit,bit/=10;
    ret*=sgn;
    return 1;
}
#define inf 1073741823
#define llinf 4611686018427387903LL
#define PI acos(-1.0)
#define lth (th<<1)
#define rth (th<<1|1)
#define rep(i,a,b) for(int i=int(a);i<=int(b);i++)
#define drep(i,a,b) for(int i=int(a);i>=int(b);i--)
#define gson(i,root) for(int i=ptx[root];~i;i=ed[i].next)
#define tdata int testnum;scanff(testnum);for(int cas=1;cas<=testnum;cas++)
#define mem(x,val) memset(x,val,sizeof(x))
#define mkp(a,b) make_pair(a,b)
#define findx(x) lower_bound(b+1,b+1+bn,x)-b
#define pb(x) push_back(x)
using namespace std;
typedef unsigned long long  ll;
typedef pair<int,int> pii;


int dp[65][33][333];
int num[66];
ll dfs(int base,int pos,int m,bool lim){
    if(pos==0){
        if(m==0)return 1;
        return 0;
    }
    if(!lim&&~dp[base][pos][m])return dp[base][pos][m];
    int sum=0;
    int d=base-1;
    if(lim)d=num[pos];
    rep(i,0,d){
        if(i<=m)sum+=dfs(base,pos-1,m-i,lim&&d==i);
    }
    if(!lim)dp[base][pos][m]=sum;
    return sum;
}
int base,l,r,m;
int solve(int x){
    if(x<0)return 0;
    int len=0;
    for(;x;x/=base)num[++len]=x%base;
    return dfs(base,len,m,1);
}




int main(){
    mem(dp,-1);
    int op;
    int cas=0;
    while(scanf("%d",&op)!=EOF){
        printf("Case %d:\n",++cas);
        scanff(l);scanff(r);scanff(base);scanff(m);
        if(l>r)swap(l,r);
        if(op==1)printf("%d\n",solve(r)-solve(l-1));
        else{
            int k;scanff(k);
            int sum1=solve(l-1);
            while(r-l>1){
                int m=(int)((ll(l)+ll(r))>>1);
                int sum2=solve(m);
                if(sum2-sum1>=k)r=m;
                else l=m;
            }
            if(solve(l)-sum1==k)printf("%d\n",l);
            else if(solve(r)-sum1==k)printf("%d\n",r);
            else printf("Could not find the Number!\n");


        }

    }
    return 0;
}







【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和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和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和电网负荷波动,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与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和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,提升电网与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与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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