Minimum Path Sum

本文通过动态规划算法解决网格中从左上角到右下角的最小路径和问题,详细阐述了核心思路和代码实现。

题目:Given a m x n grid filled with non-negative numbers, find a path from top left to bottom right which minimizes the sum of all numbers along its path.

Note: You can only move either down or right at any point in time.

思路:动态规划

核心思路是dp[i][j]=min{dp[i-1][j]+dp[i][j-1]}+table[i][j].

当前位置的最小和等于左边和右边位置最小和两者的小者+本方格数值。

代码:

class Solution {
public:
//https://leetcode.com/problems/minimum-path-sum/
    int minPathSum(vector<vector<int> >& grid) {
        int m=grid.size(),n=grid[0].size();
        if(m==0||n==0){
            return 0;
        }
//        int sum[m][n];
        for(int j=1;j<n;j++){
            grid[0][j]=grid[0][j-1]+grid[0][j];
        }

        for(int i=1;i<m;i++){
            grid[i][0]=grid[i-1][0]+grid[i][0];
        }
        for(int i=1;i<m;i++){
            for(int j=1;j<n;j++){
                grid[i][j]=min(grid[i-1][j],grid[i][j-1])+grid[i][j];
            }
        }

        return grid[m-1][n-1];
    }
};


【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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