2014 Multi-University Training Contest 1

本文提供了2014年多校联合训练赛第一场的详细解题报告,涵盖了从A到J的问题,包括耦合问题、最小K路径覆盖、概率动态规划等算法题目的解析。
2014 Multi-University Training Contest 1




A. HDU 4861 Couple doubi

B. HDU 4862 Jump

C. HDU 4863

D. HDU 4864 Task

E. HDU 4865 Peter's Hobby
概率DP 
题目大意:有三种天气和四种湿度,给出在每种天气下四种湿度的概率,和天气之间的转移概率,现在给出一个n天的湿度序列,要求给出一个概率最大的天气序列。
思路:很简单的概率DP,转移概率和状态概率都给好了,设dp[i][j]表示第i天是第j种天气的最大概率,然后pre[i][j]来记录序列顺序。
假设第i-1天是第j1种天气,第i天是j2种天气,天气转移概率为p1[j1][j2],第i天的湿度为x,在第j2种天气下x湿度的概率为p2[j2][x],则有:
dp[i][j2]=max(dp[i-1][j1]*p1[j1][j2]*p2[j2][x]),记录最大值是由哪一个j1转移过来的,用pre[i][j2]记录。最后求得最大的dp[n][j],根据pre数组输出路径即可。

F. HDU 4866

G. HDU 4867

H. HDU 4868

I. HDU 4869 Turn the pokers

J. HDU 4870 Rating

K. HDU 4871

(持续更新中)
当前,全球经济格局深刻调整,数字化浪潮席卷各行各业,智能物流作为现代物流发展的必然趋势和关键支撑,正迎来前所未有的发展机遇。以人工智能、物联网、大数据、云计算、区块链等前沿信息技术的快速迭代与深度融合为驱动,智能物流不再是传统物流的简单技术叠加,而是正在经历一场从自动化向智能化、从被动响应向主动预测、从信息孤岛向全面互联的深刻变革。展望2025年,智能物流系统将不再局限于提升效率、降低成本的基本目标,而是要构建一个感知更全面、决策更精准、执行更高效、协同更顺畅的智慧运行体系。这要求我们必须超越传统思维定式,以系统化、前瞻性的视角,全面规划和实施智能物流系统的建设。本实施方案正是基于对行业发展趋势的深刻洞察和对未来需求的精准把握而制定。我们的核心目标在于:通过构建一个集成了先进感知技术、大数据分析引擎、智能决策算法和高效协同平台的综合智能物流系统,实现物流全链路的可视化、透明化和智能化管理。这不仅是技术层面的革新,更是管理模式和服务能力的全面提升。本方案旨在明确系统建设的战略方向、关键任务、技术路径和实施步骤,确保通过系统化部署,有效应对日益复杂的供应链环境,提升整体物流韧性,优化资源配置效率,降低运营成本,并最终为客户创造更卓越的价值体验。我们致力于通过本方案的实施,引领智能物流迈向更高水平,为构建现代化经济体系、推动高质量发展提供强有力的物流保障。
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