POJ 1050 To the Max

本文介绍了一种解决二维数组中寻找具有最大和的子矩阵的方法。通过暴力枚举行并利用一维最大子数组求和算法,该算法能够有效地找到最大子矩阵及其和。

Description
Given a two-dimensional array of positive and negative integers, a sub-rectangle is any contiguous sub-array of size 1*1 or greater located within the whole array. The sum of a rectangle is the sum of all the elements in that rectangle. In this problem the sub-rectangle with the largest sum is referred to as the maximal sub-rectangle.
As an example, the maximal sub-rectangle of the array:
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
is in the lower left corner:
9 2
-4 1
-1 8
and has a sum of 15.


【题目分析】
与其说是动态规划,其实暴力枚举的成分更多一些,每次枚举一定的行,然后从前往后扫一遍。其实就是最大子序列的和。dp[i]=max(dp[i],dp[i-1]+a[i]);然后暴力的枚举一下。
就是一道水题。


【代码】

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream> 
using namespace std;
int a[101][101],n,ans=0;
int main()
{
    cin>>n;
    for (int i=1;i<=n;++i)
        for (int j=1;j<=n;++j)
            cin>>a[i][j],a[i][j]+=a[i-1][j];
    for (int i=1;i<=n;++i)
        for (int j=i;j<=n;++j)
        {
            int sum=0;
            for (int k=1;k<=n;++k)
            {
                sum+=a[j][k]-a[i-1][k];
                if (sum<0) sum=0;
                ans=max(ans,sum);
            }
        }
    printf("%d\n",ans);
}
【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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