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本文介绍了一个经典的背包问题求解案例,通过动态规划算法实现。案例中骨骸收集者需选择不同价值与体积的骨骸装入固定容量的背包内,以使总价值最大化。文章详细展示了算法流程及核心代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include <iostream>
#include<stdio.h>
#include <algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;
int c[1005], v[1005], f[1005][1005];
int main()
{
    int i, j, n, m, t;
    cin>>t;
    while(t--)
    {
        memset(c, 0, sizeof(c));
        memset(v, 0, sizeof(v));
        memset(f, 0, sizeof(f));
        cin>>n>>m;
        for(i=1; i<=n; i++)
            cin>>v[i];
        for(i=1; i<=n; i++)
            cin>>c[i];

        for(i=1; i<=n; i++)
        {
            for(j=0; j<=m; j++)
            {
                if(c[i] > j)
                    f[i][j] = f[i-1][j];
                else
                    f[i][j] =  max(f[i-1][j], f[i-1][j-c[i]]+v[i]);
            }
        }
        cout<<f[n][m]<<endl;
    }
    return 0;
}

A - Bone Collector
Time Limit:1000MS Memory Limit:32768KB 64bit IO Format:%I64d & %I64u
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Status
Description
Many years ago , in Teddy’s hometown there was a man who was called “Bone Collector”. This man like to collect varies of bones , such as dog’s , cow’s , also he went to the grave …
The bone collector had a big bag with a volume of V ,and along his trip of collecting there are a lot of bones , obviously , different bone has different value and different volume, now given the each bone’s value along his trip , can you calculate out the maximum of the total value the bone collector can get ?

Input
The first line contain a integer T , the number of cases.
Followed by T cases , each case three lines , the first line contain two integer N , V, (N <= 1000 , V <= 1000 )representing the number of bones and the volume of his bag. And the second line contain N integers representing the value of each bone. The third line contain N integers representing the volume of each bone.
Output
One integer per line representing the maximum of the total value (this number will be less than 2 31).
Sample Input

    1

5 10
1 2 3 4 5
5 4 3 2 1
Sample Output

    14 
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/790f7ffa6527 在一维运动场景中,小车从初始位置 x=-100 出发,目标是到达 x=0 的位置,位置坐标 x 作为受控对象,通过增量式 PID 控制算法调节小车的运动状态。 系统采用的位置迭代公式为 x (k)=x (k-1)+v (k-1) dt,其中 dt 为仿真过程中的恒定时间间隔,因此速度 v 成为主要的调节量。通过调节速度参数,实现对小车位置的精确控制,最终生成位置 - 时间曲线的仿真结果。 在参数调节实验中,比例调节系数 Kp 的影响十分显著。从仿真曲线可以清晰观察到,当增大 Kp 值时,系统的响应速度明显加快,小车能够更快地收敛到目标位置,缩短了稳定时间。这表明比例调节在加快系统响应方面发挥着关键作用,适当增大比例系数可有效提升系统的动态性能。 积分调节系数 Ki 的调节则呈现出不同的特性。实验数据显示,当增大 Ki 值时,系统运动过程中的波动幅度明显增大,位置曲线出现更剧烈的震荡。但与此同时,小车位置的变化速率也有所提高,在动态调整过程中能够更快地接近目标值。这说明积分调节虽然会增加系统的波动性,但对加快位置变化过程具有积极作用。 通过一系列参数调试实验,清晰展现了比例系数和积分系数在增量式 PID 控制系统中的不同影响规律,为优化控制效果提供了直观的参考依据。合理匹配 Kp 和 Ki 参数,能够在保证系统稳定性的同时,兼顾响应速度和调节精度,实现小车位置的高效控制。
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