[P4342][IOI1998] Polygon (区间DP)

本文介绍了一种使用区间动态规划策略解决特定多边形运算问题的方法,旨在找到最优删边策略以最大化最终顶点数值。文章详细阐述了解题思路与复杂度优化技巧,同时提供了完整的代码实现。

题意:给定一个多边形,每个顶点上都有数字,任意两个顶点之间的边都有一个符号(+,×),每删掉一条边,就可以让该边的两个顶点通过该边的运算符号来计算得到一个新的顶点,求一个删边策略使得最终剩下一个点时,该点数值最大,并输出删掉的第一条边能得到最大值的序号;

解法:区间DP;

1.区间DP;先断环为链,然后就可以进行常规的区间DP操作了,但是在转移的时候要注意了,因为点上的值可能为附数,所以两个最小值(负数)相乘可能比两个最大值(整正)相乘还要大,所以我们要设两个DP方程;

设 f[i][j][0]表示合并了 i~j的最大值,f[i][j][1]表示合并了 i~j的最小值;

枚举中间点 k,若 op[k+1]为正号,则有:f[i][j][0]=max(f[i][j][0],f[i][k][0]+f[k+1][j][0]);   f[i][j][1]=min(f[i][j][1],f[i][k][1]+f[k+1][j][1]);

否则:f[i][j][0]=max(f[i][j][0],max(f[i][k][0]*f[k+1][j][0],max(f[i][k][1]*f[k+1][j][1],max(f[i][k][0]*f[k+1][j][1],f[i][k][1]*f[k+1][j][0]))));

           f[i][j][1]=min(f[i][j][1],min(f[i][k][1]*f[k+1][j][1],min(f[i][k][0]*f[k+1][j][0],min(f[i][k][0]*f[k+1][j][1],f[i][k][1]*f[k+1][j][0]))));

附上代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N = 150;
const int inf = 0x7f7f7f7f;

int n;
int a[N*2],f[N][N][3],ans;
char op[N*2];

int main()
{
    cin>>n;
    for(int i=1;i<=n;++i){
        cin>>op[i]>>a[i];
        a[i+n]=a[i];
        op[i+n]=op[i];
    }
    for(int i=1;i<=2*n;++i)
    for(int j=1;j<=2*n;++j) f[i][j][0]=-inf,f[i][j][1]=inf;
    for(int i=1;i<=2*n;++i) f[i][i][0]=f[i][i][1]=a[i];
    for(int len=2;len<=n;++len){
        for(int i=1,j=len;j<=2*n;i++,j++){
            for(int k=i;k<j;++k){
                if(op[k+1]=='x'){//在存储的时候,是先存边在存点的,所以要 +1 
                    f[i][j][0]=max(f[i][j][0],max(f[i][k][0]*f[k+1][j][0],max(f[i][k][1]*f[k+1][j][1],max(f[i][k][0]*f[k+1][j][1],f[i][k][1]*f[k+1][j][0]))));
                    f[i][j][1]=min(f[i][j][1],min(f[i][k][1]*f[k+1][j][1],min(f[i][k][0]*f[k+1][j][0],min(f[i][k][0]*f[k+1][j][1],f[i][k][1]*f[k+1][j][0]))));
                }
                else {
                    f[i][j][0]=max(f[i][j][0],f[i][k][0]+f[k+1][j][0]);        
                    f[i][j][1]=min(f[i][j][1],f[i][k][1]+f[k+1][j][1]);
                }
            }
        }
    }
    for(int i=1;i<=n;++i) ans=max(ans,f[i][i+n-1][0]);
    printf("%d\n",ans);
    for(int i=1;i<=n;++i) 
        if(f[i][i+n-1][0]==ans) printf("%d ",i);//只要 f[i][i+n-1][0]==ans,就说明以 i为第一条删的边的策略可以达到最大值,所以直接输出 i就行了 
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/nnezgy/p/11611034.html

【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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值