gdfzoj #547 diaosi(dp)

本文探讨了一个基于《非诚勿扰》节目的屌丝男上台顺序问题,通过动态规划方法求解如何调整顺序使总不开心值最小。介绍了问题背景、输入输出格式及样例,并给出了O(n³)的算法实现。

由于五一去旅游了(呵呵),所以这道题的博客现在才打出来……
原题链接:http://www.gdfzoj.com/oj/contest/125/problems/1
标签:dp
Problem 547: diaosi
Time Limit: 1000 ms
Memory Limit: 262144 KB

Problem Description
节目《非诚勿扰》上有n个男屌丝按初始顺序上台,每个人都有一个屌丝值D[i]。如果第i个人第k个上台找对象,那么该屌丝男的不开心值就会为(k-1)*D[i],因为在他前面有k-1个人。导演为了让所有男屌丝的总不开心值最小,设置了一个小黑屋来改变这些男屌丝的上台顺序。每个因为这个小黑屋的通道非常的窄,所以先进去的男屌丝最后才能出来(相当于一个栈,先进后出,后进先出)。现在导演想知道总不开心值最少是多少?

Input
第一行一个整数n表示有n个屌丝男。
接下来n行,第i行表示第i个上台的屌丝值。
数据约定:
40% n<=15
100% n<=100 0<=D[i]<=100

Output
一个整数表示最小的总不开心值。

Sample Input
输入样例1:
5
1
2
3
4
5
输入样例2:
5
5
4
3
2
2
Sample Output
输出样例1:
20
输出样例2:
24

这道题我一拿到的时候以为是暴力 (n<=100)?后来才发现暴力只能拿40分,这道题的正解其实是dp。。。

这里写图片描述
(画得不好请见谅)大致思路是f[i][j]来表示从第i个人开始,长度为j的最优解。枚举每一段的长度(该段长度为len,左端为l,右端为r),然后枚举k(0<=k<=r-l+1)(将l到l+k-1段与l+k到r段交换位置)

f[l][r]=min(f[l+1][l+k1]+s(l,l)(k1)+f[l+k][r]+ks(l+k,r))

其中 S(x,y)=yi=xa[i] ,注意len要放在最外一层循环,不然会出错。
时间复杂度为 O(n3)

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#define maxn 105
#define s(x,y) (a[y]-a[x-1])
using namespace std;
int a[maxn],x,l,r,len,n,i,j,k,f[maxn][maxn];
int main()
{
    scanf("%d",&n); a[0]=0;
    for (i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&x),a[i]=a[i-1]+x;
    for (i=1;i<n;i++) for (j=i+1;j<=n;j++) f[i][j]=2147483647;
    for (len=1;len<=n;len++)
        for (l=1,r=l+len-1;r<=n;l++,r++)
            for (k=1;k<=len;k++)
                f[l][r]=min(f[l][r],f[l+1][l+k-1]+s(l,l)*(k-1)+f[l+k][r]+k*s(l+k,r));
    printf("%d",f[1][n]);
    return 0;
}
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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