UVa1025--A Spy in the Metro DP

本文介绍了解决UVA-1025问题的方法,该问题要求计算在一个包含n个车站的路线中,从第一个车站出发在时间T内到达最后一个车站所需的最短等车时间。通过定义状态f[i][j]表示在第i个车站、时刻j的最短等待时间,并使用动态规划的方法进行状态转移,最终得出最优解。

题目链接

https://cn.vjudge.net/problem/UVA-1025

题目大意:

一个间谍要从第一个车站到第n个车站去会见另一个,在是期间有n个车站,有来回的车站,让你在时间T内时到达n,并且等车时间最短,输出最短等车时间。

解题思路:

首先我们定义状态f[i][j]表示:当前在第i各车站,时刻为j所等待的最少时间。那么,很显然,会有以下3种状态可以转移:

  1. 在原地等待:f[i][j] = f[i][j+1]+1
  2. 搭乘向左的地铁(如果当前时刻有):f[i][j] = f[i-1][j+t[i-1]]
  3. 搭乘向右的地铁(如果当前时刻有):f[i][j] = f[i+1][j+t[i]]

Code:

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int MAXN = 55;
const int MAXM = 205;

int n, T, cas;
int t[MAXN], f[MAXN][MAXM];
int l[MAXN][MAXM], r[MAXN][MAXM];

inline void init(){
    memset(l, 0, sizeof l);
    memset(r, 0, sizeof r);
    memset(f, 0x3f, sizeof f);

    scanf("%d",&T);
    for(int i = 1; i < n; ++ i)
        scanf("%d",&t[i]);
    int m, tmp;
    scanf("%d",&m);
    for(int i = 1; i <= m; ++ i){
        scanf("%d",&tmp);
        for(int j = 1; j <= n; ++ j)
            r[j][tmp] = 1, tmp += t[j];
    }
    scanf("%d",&m);
    for(int i = 1; i <= m; ++ i){
        scanf("%d",&tmp);
        for(int j = n; j >= 1; -- j)
            l[j][tmp] = 1, tmp += t[j-1];
    }
}

int main(){
    while(scanf("%d",&n), n){
        init(), f[n][T] = 0;
        for(int j = T-1; j >= 0; -- j)
            for(int i = 1; i <= n; ++ i){
                f[i][j] = f[i][j+1]+1;
                if(l[i][j]) f[i][j] = min(f[i][j], f[i-1][j+t[i-1]]);
                if(r[i][j]) f[i][j] = min(f[i][j], f[i+1][j+t[i]]);
            }
        printf("Case Number %d: ", ++cas);
        if(f[1][0] > T) printf("impossible\n");
        else printf("%d\n",f[1][0]);
    }
    return 0;
}
通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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