[codevs3311]起床困难综合症

本文介绍了一种使用二进制枚举进行优化选择的算法,并通过具体实例讲解了如何实现这一算法。该算法主要应用于求解最优值问题,在不超过特定约束条件下找到最佳方案。

题目←

wwq:这题你居然没一眼切?!
嗯……二进制枚举……
判断不超过m的二进制数的每一位是1更优还是0更优
显然同时满足我们要放0
为了便于判断大小,从高位到低位枚举
复杂度 2*n*log(m)

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#define LL long long
using namespace std;
const LL MAXN = 100000 + 50;
LL n,m;
struct zt
{
    LL ch,num;
}ope[MAXN];
string x;
LL len;
LL ans;
LL check(LL loc,LL v)
{
    if(v)v <<= loc;
    for(LL i = 1;i <= n;i ++)
    {
        if(ope[i].ch == 1)
        {
            if((ope[i].num & v) == 0)
                v = 0;
        }
        else if(ope[i].ch == 2)
        {
            if(ope[i].num & (1 << loc))
                v = (1 << loc);
        }
        else if(ope[i].ch == 3)
        {
            if(ope[i].num & (1 << loc))
                if(v)v = 0;
                else v = (1 << loc);
        }
    }
    return v;
}
LL now,maxn;
int main()
{
    scanf("%lld%lld",&n,&m);
    for(LL i = 1;i <= n;i ++)
    {
        cin >> x;
        if(x == "AND"){
            ope[i].ch = 1;
        }
        else if(x == "OR"){
            ope[i].ch = 2;
        }
        else if(x == "XOR"){
            ope[i].ch = 3;
        }
        scanf("%d",&ope[i].num);
        maxn = max(maxn,ope[i].num);
    }
    len = log2(maxn);
    for(LL i = len;i >= 0;i --)
    {
        LL tmp1 = check(i,1);
        LL tmp2 = check(i,0);
        if(now + (1 << i) > m || tmp2 >= tmp1)
        {
            ans += tmp2;
        }
        else if(tmp1 > tmp2)
        {
            ans += tmp1;
            now += (1 << i);
        }
    }
    printf("%lld",ans);
}
多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源输入(如可再生能源)的不确定性,提升系统运行的安全性与经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路,包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理,并通过Matlab编程实现算法求解,提供了完整的仿真流程与结果分析。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向,展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最优潮流问题;②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现与改进;③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持与仿真工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE118节点系统参数进行实操演练,深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑与求解过程,同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。
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