HDU-1260 Tickets (简单dp)

题目大意:

k个人排队,每个人单独买票要Si秒,和前面的人一起买要Di秒,求最快多长时间买完票

思路:

dp[i]表示前i人买完票的最短时间

dp[i] = min(dp[i - 1] + s[i], dp[i - 2] + d[i])

代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn = 2010;
int dp[maxn], s[maxn], d[maxn];
int t, k;
int main()
{
	scanf("%d", &t);
	while (t--)
	{
		scanf("%d", &k);
		for (int i = 1; i <= k; i++)
		{
			scanf("%d", &s[i]);
		}
		for (int i = 2; i <= k; i++)
		{
			scanf("%d", &d[i]);
		}
		int sec = 0;
		dp[0] = 0;
		dp[1] = s[1];
		for (int i = 2; i <= k; i++)
		{
			dp[i] = min(dp[i - 1] + s[i], dp[i - 2] + d[i]);
		}
		sec = dp[k];
		int min = sec / 60;
		sec %= 60;
		int hour = 8 + min / 60;
		min %= 60;
		if (hour > 12) printf("%02d:%02d:%02d pm\n", hour - 12, min, sec);
		else printf("%02d:%02d:%02d am\n", hour, min, sec);
	}
}

 

 
 
 
内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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