SDUTOJ 3307 a(k大背包)

本文通过一个具体的例子详细介绍了如何使用动态规划解决背包问题。利用双重循环实现了物品的选择与组合,进而求解最大价值。文章重点在于理解状态转移方程,并通过代码实现展示了算法的具体流程。
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<math.h>
#include<queue>
#define ll long long
#define inf 1000010+10
using namespace std;
int p[1010],c[1010],a[1010],b[1010];
int dp[1010][1010];
int main()
{
    int n,m,i,j,k;
    int cla;
    scanf("%d",&cla);
    while(cla--)
    {
        scanf("%d%d",&n,&m);
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for(i=1;i<=m;i++)
        {
            scanf("%d %d",&p[i],&c[i]);
        }
        for(i=1;i<=m;i++)
        {
            for(j=n;j>=p[i];j--)
            {
                for(int t=1;t<=2;t++)
                {
                    a[t]=dp[j][t];
                    b[t]=dp[j-p[i] ][t]+c[i];
                }
                int x=1,y=1,z=1;
                a[3]=b[3]=-1;
                while(z<=2&&(x<=2||y<=2))
                {
                    if(a[x]>b[y])
                    {
                        dp[j][z]=a[x],x++;
                    }
                    else
                        dp[j][z]=b[y],y++;
                    if(dp[j][z]!=dp[j][z-1])
                        z++;
                }
            }
        }
        printf("%d\n",dp[n][1]+dp[n][2]);
    }
    return 0;
}

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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