【洛谷_P1433】吃奶酪

本文介绍了一种使用状压动态规划方法解决老鼠吃奶酪问题的算法实现,详细解析了如何通过状态压缩和动态转移方程求解老鼠吃掉所有奶酪所需的最短路径。

吃奶酪


题目描述

房间里放着 n 块奶酪。一只小老鼠要把它们都吃掉,问至少要跑多少距离?老鼠一开始在 (0,0) 点处。

输入格式

第一行有一个整数,表示奶酪的数量 n。

第 2 到第 (n + 1) 行,每行两个实数,第 (i + 1) 行的实数分别表示第 i 块奶酪的横纵坐标 x_i, y_i

输出格式

输出一行一个实数,表示要跑的最少距离,保留 2 位小数。

输入输出样例

输入 #1

4
1 1
1 -1
-1 1
-1 -1

输出 #1

7.41

解题思路

这道题,我们分析数据:1<=n<=15。所以 《 很 显 然 》,这道题是用状压DP,动转移方程如下

f[i][k]=min(f[i][k],f[j][k−(1<<i−1)]+hh(i,j))f[i][k]=min(f[i][k],f[j][k-(1<<i-1)]+hh(i,j))f[i][k]=min(f[i][k],f[j][k(1<<i1)]+hh(i,j))
然后进行几个特判,赋个初值,就差不多了

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
using namespace std;

int n; 
double x[20],y[20];
double f[30][1<<15],ans=0x3f3f3f3f;

double hh(int i,int j)
{
	return sqrt((x[i]-x[j])*(x[i]-x[j])+(y[i]-y[j])*(y[i]-y[j]));
}

int main()
{
	cin>>n;
	for(int i=1;i<=n;i++)
		scanf("%lf%lf",&x[i],&y[i]);
	for(int i=1;i<=n;i++)
		for(int j=1;j<(1<<n);j++)
			f[i][j]=0x3f3f3f3f;
	for(int k=1;k<(1<<n);k++)
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			if(!(k&(1<<i-1))) continue;
			if(k==(1<<i-1))
			{
				f[i][k]=0;
				continue; 
			}
			for(int j=1;j<=n;j++)
			{
				if(i==j||!(k&(1<<j-1))) continue;
				f[i][k]=min(f[i][k],f[j][k-(1<<i-1)]+hh(i,j));
			}
		}
	for(int i=1;i<=n;i++)
		ans=min(ans,f[i][(1<<n)-1]+hh(i,0));
	printf("%.2lf",ans);
}

计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略,并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下,如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系,通过引入需求侧响应机制,建立多目标优化调度模型,实现系统运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力不确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①用于复现相关硕士论文研究成果,深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法;②为开展电动汽车参与电网互动(V2G)、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考;③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,同时可参考文档中提及的其他相关案例(如储能优化、负荷预测等),以拓宽研究视野并促进交叉创新。
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