强行刷段位第六天

果然昨天不应该浪的,今天更不舒服了。

也不知道到底是因为这几天穿少了冻的,还是被子盖多了家里干燥捂的。。。

反正就是鼻子流鼻涕,喉咙,鼻子粘膜,智齿加上耳根疼成一片。。。

吃吃喝喝的,迷迷糊糊。今天目前只做了一道题,不知道后面还会不会再做两道。


贪心第一题:

题目:

有 N 堆纸牌,编号分别为 1,2,…, N。每堆上有若干张,但纸牌总数必为 N 的倍数。可以在任一堆上取若于张纸牌,然后移动。
  移牌规则为:在编号为 1 堆上取的纸牌,只能移到编号为 2 的堆上;在编号为 N 的堆上取的纸牌,只能移到编号为 N-1 的堆上;其他堆上取的纸牌,可以移到相邻左边或右边的堆上。
  现在要求找出一种移动方法,用最少的移动次数使每堆上纸牌数都一样多。

  例如 N=4,4 堆纸牌数分别为:
  ① 9 ② 8 ③ 17 ④ 6
  移动3次可达到目的:
  从 ③ 取 4 张牌放到 ④ (9 8 13 10) -> 从 ③ 取 3 张牌放到 ②(9 11 10 10)-> 从 ② 取 1 张牌放到①(10 10 10 10)。

输入描述:

第一行N(N 堆纸牌,1 <= N <= 100)
第二行A1 A2 … An (N 堆纸牌,每堆纸牌初始数,l<= Ai <=10000)

输出描述:

输出至屏幕。格式为:
所有堆均达到相等时的最少移动次数。

样例输入:

4
9 8 17 6

样例输出:

3

数据范围及提示:

e

我的答案:

也不知道那个e是什么意思,我去问问Kevin大神。。。

 

Kevin说了,没什么卵用。。

 

这题还是挺容易的,身体不舒服也懒得翻别人的算法了。感觉我这写的还是挺直白无脑的。

突破口肯定是两边了,一层一层递归进去。

感觉现在递归熟练了不少。

嗓子好痛。。。

算了,直接记录一下代码吧。。。

难受。。。快点好吧!!!(崩溃.jpg)

(csdn没有表情功能,让我这种表达欲很强的人不爽。总得自己描述jpg。。。差评)

#include <iostream>
using namespace std;
int arr[100];

int work(int arr[],int front,int rear,int avr)
{
	int sum=0;
	if(front<rear)
	{
		int temp=0;

		if(arr[front]<avr) //头 
		{
			temp=avr-arr[front];
			arr[front]=avr;
			arr[front+1]=arr[front+1]-temp;
			sum++;
		}
		else if(arr[front]>avr) 
		{
			temp=arr[front]-avr;
			arr[front]=avr;
			arr[front+1]=arr[front+1]+temp;
			sum++;
		}
		
		if(arr[rear]<avr)  //尾 
		{
			temp=avr-arr[rear];
			arr[rear]=avr;
			arr[rear-1]=arr[rear-1]-temp;
			sum++;
		}
		else if(arr[rear]>avr) 
		{
			temp=arr[rear]-avr;
			arr[rear]=avr;
			arr[rear-1]=arr[rear-1]+temp;
			sum++;
		}
	
	    temp=work(arr,front+1,rear-1,avr);
	    sum=sum+temp;
	}
	return sum;
}

int main()
{
	int n=0,i=0,sum=0,avr=0,res=0;
	cin>>n;
	
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		cin>>arr[i];
		sum+=arr[i];
	}
	avr=sum/n;
	
	res=work(arr,0,n-1,avr);
	
	cout<<res;
	
	return 0;
	
 } 

也不知道生病了会不会瘦一点,嘻嘻~

拜拜

 

 

【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。
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