纪中集训2020.01.15【NOIP普及组】模拟赛C组————【2.打鼹鼠】分析

博客分析了NOIP普及组模拟赛C组的打鼹鼠问题,指出问题可以通过动态规划(DP)解决。博主描述了在比赛中遇到困难,赛后秒解的情况,并提供了DP思路:初始化DP数组,从第二个鼹鼠开始,每次更新打死鼹鼠的数量,最后找到最大值。附有AC Pascal和C++代码。

纪中集训2020.01.15【NOIP普及组】模拟赛C组————【2.打鼹鼠】分析

2.打鼹鼠
我DP掌握的程度,真的不太好说。
附近巨佬们,都经常说不就个状压DP,简单的树形DP…
但这到题还是比较好理解的,比赛时一眼看出一定是DP,但是,GG了。打了半天,没打出来,比赛完之后,秒A呀!
拿个310好像还真的挺容易的,按总结上写的,我也应该算个巨佬吧!
可能吗?不可能,人家2个钟,我不仅多了2到3倍的时间,还问了问巨佬怎么敲呀。

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言归正传

2.打鼹鼠

题目大意:鼹鼠是一种很喜欢挖洞的动物,但每过一定的时间,它还是喜欢把头探出到地面上来透透气的。
根据这个特点阿Q编写了一个打鼹鼠的游戏:在一个nn的网格中,在某些时刻鼹鼠会在某一个网格探出头来透透气。你可以控制一个机器人来打鼹鼠,如果i时刻鼹鼠在某个网格中出现,而机器人也处于同一网格的话,那么这个鼹鼠就会被机器人打死。而机器人每一时刻只能够移动一格或停留在原地不动。机器人的移动是指从当前所处的网格移向相邻的网格,即从坐标为(i,j)的网格移向(i-1, j),(i+1, j),(i,j-1),(i,j+1)四个网格,机器人不能走出整个nn的网格。游戏开始时,你可以自由选定机器人的初始位置。
现在你知道在一段时间内,鼹鼠出现的时间和地点,希望你编写一个程序使机器人在这一段时间内打死尽可能多的鼹鼠。
输入
文件第一行为n(n<=1000), m(m<=10000),其中m表示在这一段时间内出现的鼹鼠的个数,接下来的m行每行有三个数据time,x,y表示有一只鼹鼠在游戏开始后time个时刻,在第x行第y个网格里出现了一只鼹鼠。Time按递增的顺序给出。注意同一时刻可能出现多只鼹鼠,但同一时刻同一地点只可能出现一只鼹鼠。
输出
输出文件mole.OUT中仅包含一个正整数,表示被打死鼹鼠的最大数目。
样例输入
2 2
1 1 1
2 2 2
样例输出
1

我看了又看,想了又想,打了又打,删了又删最终脑子里突然蹦出来DP,然后就无意中,AC了.
分析:DP的基本套路!先把最终要求的数组(f[i])先全部付个初始值1,因为只要有鼹鼠,机器是随机放置的,所以,至少打死一只鼹鼠。然后直接从第二只开始DP,我们都知道,DP都是由上一个推到这一个,而且这道题就是又上一步打死的鼹鼠+1=这次打死的鼹鼠

for i:=2 to m do
        begin
                for j:=1 to i-1 do
                begin
                        if abs(a[i]-a[j])+abs(b[i]-b[j])<=abs(time[i]-time[j]) then
                        begin
                                f[i]:=max(f[i],f[j]+1);
                        end;
                end;
        end;

最后再找个最大值即可。时间复杂度 O(n^2).
附上AC Pascal代码:

uses math;
var
        n,m,i,j,maxn:longint;
        time,a,b,f:array [0..1000005] of longint;
begin
        assign(inpu
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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