POJ 3273 Monthly Expense(二分)

优化预算策略:最小化农场开支最大月度限额
农夫John面临资金挑战,需将N天支出划分为M财政周期(fajomonths),目标是最大化最小月度支出。通过二分查找最小化最高月度花费。实例展示了解题步骤和代码实现。

Farmer John is an astounding accounting wizard and has realized he might run out of money to run the farm. He has already calculated and recorded the exact amount of money (1 ≤ moneyi ≤ 10,000) that he will need to spend each day over the next N (1 ≤ N ≤ 100,000) days.

FJ wants to create a budget for a sequential set of exactly M (1 ≤ M ≤ N) fiscal periods called “fajomonths”. Each of these fajomonths contains a set of 1 or more consecutive days. Every day is contained in exactly one fajomonth.

FJ’s goal is to arrange the fajomonths so as to minimize the expenses of the fajomonth with the highest spending and thus determine his monthly spending limit.

Input
Line 1: Two space-separated integers: N and M
Lines 2…N+1: Line i+1 contains the number of dollars Farmer John spends on the ith day
Output
Line 1: The smallest possible monthly limit Farmer John can afford to live with.
Sample Input

7 5
100
400
300
100
500
101
400

Sample Output

500

Hint
If Farmer John schedules the months so that the first two days are a month, the third and fourth are a month, and the last three are their own months, he spends at most $500 in any month. Any other method of scheduling gives a larger minimum monthly limit.

题意:
有n个数,划分为m个连续的区间,对于每一个区间内数的和,使其最大值尽可能小

思路:
最小化最大值,用二分解决。先找出下界L和上界R, while(L< R), 求出mid,看这个mid值是符合题意,继续二分。最后R即为答案。
对于每一个mid,遍历一遍n个数,看能划分为几个区间,如果划分的区间小于(或等于)m个,说明上界取大了, 那么令R=mid,否则另 L=mid+1.

代码:

#include"stdio.h"
#include"string.h"
#include"algorithm"
using namespace std;
int a[100010];
int main()
{
	int m,n,i,L=-1,R=0;
	scanf("%d %d",&n,&m);
	for(i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%d",&a[i]);
		if(L<a[i])
		L=a[i];//下界是n个数的最大值
		R+=a[i];//上界是n个数的和
	}
	while(L<R)
	{
		int mid=(L+R)/2,s=0,ans=0;
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			if(ans+a[i]>mid)
			{
				s++;
				ans=a[i];
			}
			else
			ans+=a[i];
		}
		s++;
		if(s<=m)
		R=mid;
		else
		L=mid+1;
	}
	printf("%d",R);
	return 0;
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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