luogu 题解 P1510 【精卫填海】

本文详细解析了Luogu平台上的P1510题——精卫填海,这是一道01背包问题的简单变型题目,适合初学者进行练习。作者介绍了题目的数据范围和读入优化,并给出了状态转移方程,最后展示了个人的解决方案代码。

一道简单至极的01背包大水题,不过以我现在的水平可能也只能发一些水题了吧QAQ。

这不算是01背包的板子,应该加了一些变型,所以还是会有一些小坑的,不过对于新学者来说应该是一道很不错的练手题了。

首先,我们要先注意内部变量

int vn,n,c,sum;//vn:need—v(所需总体积) n:石子个数 c:总体力 
int v[MAXN],w[MAXN],f[MAXN];//v:石子体积 w:所需体力 

然后观察数据范围 <=10000 有一点大,所以来个读入优化(由于输出较少,所以就不用输出优化了QAQ)

inline int read(){
    int x=0,f=1;char ch=getchar();
    while (ch<'0'||ch>'9') {if(ch=='-')f=-1; ch=getchar();}
    while (ch>='0'&&ch<='9'){x=(x<<3)+(x<<1)+ch-'0'; ch=getchar();}
    return x*f;
}

前面的准备工作都做好后,就可以开开心心的开始水题了

由于是01背包变形,所以肯定要先思考其状态转移方程

本人思路是将体力看做背包 将石子看做物品 然后就很自然地得出了本题的状态转移方程:

f[j]=max(f[j],f[j-w[i]]+v[i])

然后就是蒟蒻的代码了(码丑勿批QAQ)

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#define int long long
#define MAXN 10000+3
using namespace std;

inline int read(){//(推销一波)如老衲所见 必有大数据 所以还是有必要来个
【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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