lightoj1231【背包】

本文介绍了一种使用动态规划解决特定硬币组合问题的方法。该问题要求计算出利用n种不同价值的硬币来组成总金额k的所有可能组合的数量,并且需要对结果取模以避免整数溢出。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题意:
有n种货币,已知每种货币的价值和数量。
给出一个k,问最多能组成k的方法。这个数量很大,需要mod 1e8+7.
思路:
额。。。。这一题和上一篇的差不多,直接传送门:
此题很棒
这里的话就是类似啊:
dp[i][j]:前i种硬币组成j有多少种方法。
但是每次要模
code…

#include<bits/stdc++.h>
//#include<cstdio>
//#include<math.h>
//#include<string.h>
//#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long LL;
typedef unsigned long long ULL;
const double eps=1e-5;
const double pi=acos(-1.0);
const int mod=1e8+7;
const LL INF=0x3f3f3f3f;

const int N=1e3+10;
int dp[N];
int a[55];
int b[55];

int main()
{
    int t,i,k,j,n;
    int c,g;
    int cas=1;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d%d",&n,&k);
        for(i=1;i<=n;i++)
            scanf("%d",&a[i]);
        for(i=1;i<=n;i++)
            scanf("%d",&b[i]);
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        dp[0]=1;
        for(i=1;i<=n;i++)
            for(j=k;j>=0;j--)
                for(c=1;c<=b[i];c++)
                if((j-c*a[i])>=0){
                    dp[j]+=dp[j-c*a[i]];
                    dp[j]%=mod;
                }
        printf("Case %d: %d\n",cas++,dp[k]);
    }
}
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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