CF(0-1背包)

CF

Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 65536 KiB
Problem Description

LYD loves codeforces since there are many Russian contests. In an contest lasting for T minutes there are n problems, and for the ith problem you can get aiditi points, where ai indicates the initial points, di indicates the points decreased per minute (count from the beginning of the contest), and ti stands for the passed minutes when you solved the problem (count from the begining of the contest).
Now you know LYD can solve the ith problem in ci minutes. He can't perform as a multi-core processor, so he can think of only one problem at a moment. Can you help him get as many points as he can?

Input

The first line contains two integers n,T(0≤n≤2000,0≤T≤5000).
The second line contains n integers a1,a2,..,an(0<ai≤6000).
The third line contains n integers d1,d2,..,dn(0<di≤50).
The forth line contains n integers c1,c2,..,cn(0<ci≤400).

Output

Output an integer in a single line, indicating the maximum points LYD can get.

Sample Input
3 10
100 200 250
5 6 7
2 4 10
Sample Output
254

1.思路:

      (1)。假设每道题做出所需要的时间都为 t ,那么我们一定会选择单位时间内消耗最快的题目开始做,因为这样才能保证总的分数不会减少太快。假设每道题目不自动消耗分数,那么我们一定会选择题目越快做出越好。

于是,综合以上两种因素得出的公式便是 fi = di/ci ; 求得单位时间内减少速率,减少的快的优先选择。

      (2).然后接下来就是0-1背包的问题,时间t在这里就是背包的容量。

2.  注意:以前的背包都只是考虑它的价值,只考虑这一个方面,现在需要同时考虑减少的时间和解决问题的时间,在这里也就用引出了变量f.

#include <cstdio>
#include <iostream> 
#include <algorithm>
#include<cstring>
#include<stdlib.h>
using namespace std ; 
typedef struct thing{
int a;//某问题的总分 
int d;//减少的分值 
int c;//解决这个问题所需要花费的时间 
double f;//单位时间内,减少的分值 
}thing; 
thing th[100002];
int n,t;
long long dp[100002];//运行超时,也和数组定义的大小有关系 
bool cmp(thing a,thing b)
{

return a.f>b.f;
}
int main()
{
cin>>n>>t;
memset(dp,0,sizeof(dp));
for(int i=0;i<n;i++)
  cin>>th[i].a;
    for(int i=0;i<n;i++)
  cin>>th[i].d;
for(int i=0;i<n;i++)
{
  cin>>th[i].c;
  th[i].f=1.0*th[i].d/th[i].c;

sort(th,th+n,cmp);
  for(int i=0;i<n;i++)//表示得几个问题 
  {
  for(int j=t;j>=th[i].c;j--)//j表示已经过去的时间,已经过去分钟 
  {
   dp[j]=max(dp[j],dp[j-th[i].c]+th[i].a-th[i].d*j);
   //                t表示背包,减去第i个物品所花费的时间加上所得到的分值(也就是:题目中所说的ai-di*ti) 
}
  }
  long long num=0;
  for(int i=0;i<=t;i++)
     num=max(num,dp[i]);
cout<<num<<endl;
return 0;
  
}
多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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