bzoj 1613: [Usaco2007 Jan]Running贝茜的晨练计划(DP)

解决一个关于奶牛贝茜晨跑的问题,通过动态规划算法计算在限定疲劳度下贝茜的最大跑步距离。

1613: [Usaco2007 Jan]Running贝茜的晨练计划

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Description

奶牛们打算通过锻炼来培养自己的运动细胞,作为其中的一员,贝茜选择的运动方式是每天进行N(1 <= N <= 10,000)分钟的晨跑。在每分钟的开始,贝茜会选择下一分钟是用来跑步还是休息。 贝茜的体力限制了她跑步的距离。更具体地,如果贝茜选择在第i分钟内跑步,她可以在这一分钟内跑D_i(1 <= D_i <= 1,000)米,并且她的疲劳度会增加 1。不过,无论何时贝茜的疲劳度都不能超过M(1 <= M <= 500)。如果贝茜选择休息,那么她的疲劳度就会每分钟减少1,但她必须休息到疲劳度恢复到0为止。在疲劳度为0时休息的话,疲劳度不会再变动。晨跑开始时,贝茜的疲劳度为0。 还有,在N分钟的锻炼结束时,贝茜的疲劳度也必须恢复到0,否则她将没有足够的精力来对付这一整天中剩下的事情。 请你计算一下,贝茜最多能跑多少米。

Input

* 第1行: 2个用空格隔开的整数:N 和 M

* 第2..N+1行: 第i+1为1个整数:D_i

Output

* 第1行: 输出1个整数,表示在满足所有限制条件的情况下,贝茜能跑的最大 距离

Sample Input

5 2
5
3
4
2
10

Sample Output

9


题目翻译一下:

有n个数,你从第一个开始选,你每次可以选择最多连续m个数,但是选完之后接下来的m个数你都一定不能选

并且选的连续m个数后面必须保证至少还有m个数

dp[i]表示前i个数能选到的最大值

那么有dp[i] = max(dp[i-1],  dp[j]+sum[j+(i-j)/2]-sum[j] (i-2*m<=j<=i-2));

其中sum[]是前缀和,注意越界


#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int dp[10005], a[10005], sum[10005];
int main(void)
{
	int n, m, i, j;
	while(scanf("%d%d", &n, &m)!=EOF)
	{
		memset(dp, 0, sizeof(dp));
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			scanf("%d", &a[i]);
			sum[i] = sum[i-1]+a[i];
		}
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			dp[i] = dp[i-1];
			for(j=i-2*m;j<=i-2;j++)
			{
				if(j<0)
					continue;
				dp[i] = max(dp[i], dp[j]+sum[j+(i-j)/2]-sum[j]);
			}
		}
		printf("%d\n", dp[n]);
	}
	return 0;
}

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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