51 Nod 1051 最大子矩阵和 (DP)

本文介绍了一种寻找矩阵中具有最大和的子矩阵的算法实现,通过动态规划的方法压缩状态,适用于M*N的矩阵,包括关键步骤如状态转移方程及代码实现。

题意:

一个M*N的矩阵,找到此矩阵的一个子矩阵,并且这个子矩阵的元素的和是最大的
,输出这个最大的值。
例如:3*3的矩阵:
-1 3 -1
2 -1 3
-3 1 2
和最大的子矩阵是:
3 -1
-1 3
1 2
Input
第1行:M和N,中间用空格隔开(2 <= M,N <= 500)。
第2 - N + 1行:矩阵中的元素,每行M个数,中间用空格隔开。(-10^9 <= M[i] <= 10^9)
Output
输出和的最大值。如果所有数都是负数,就输出0。
Input示例
3 3
-1 3 -1
2 -1 3
-3 1 2
Output示例
7

思路:

我们知道在数组是一维的情况下,可以求出最大的值。二维数组类似于一维数组,
可以压缩状态,我们可以枚举最大的子矩阵从i到j行,每一种情况计算出最大的值,保
留最大的值。
注意:对于压缩状态的时候,有两个公式,其实并不是什么公式,而是一个表格存在
的规律。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>

using namespace std;

const int INF = 1000000005;
const int maxn = 505;

int n,m;
int a[maxn][maxn];
long long dp[maxn][maxn];

long long solve()
{
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    for(int i = 1;i <= n; i++) {
        for(int j = 1;j <= m; j++) {
            dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1] - dp[i-1][j-1] + a[i][j];
        }
    }
    long long M = -INF;
    for(int i = 1;i <= n; i++) {
        for(int j = i;j <= n; j++) {
            long long sum = 0;
            for(int k = 1;k <= m; k++) {
                long long temp = dp[j][k] - dp[j][k-1] - dp[i-1][k] + dp[i-1][k-1];
                if(sum > 0)
                    sum += temp;
                else
                    sum = temp;
                if(sum > M)
                    M = sum;
            }
        }
    }
    return M;
}

int main()
{
    //freopen("in.txt","r",stdin);

    scanf("%d%d",&m,&n);
    for(int i = 1;i <= n; i++) {
        for(int j = 1;j <= m; j++) {
            scanf("%d",&a[i][j]);
        }
    }

    printf("%I64d\n",solve());

    return 0;
}



同理:POJ 1050 也是这样,不过这里是N*N的矩阵。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>

using namespace std;

const int INF = 1000000005;
const int maxn = 505;

int n,m;
int a[maxn][maxn];
long long dp[maxn][maxn];

long long solve()
{
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    for(int i = 1;i <= n; i++) {
        for(int j = 1;j <= n; j++) {
            dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1] - dp[i-1][j-1] + a[i][j];
        }
    }
    long long M = -INF;
    for(int i = 1;i <= n; i++) {
        for(int j = i;j <= n; j++) {
            long long sum = 0;
            for(int k = 1;k <= n; k++) {
                long long temp = dp[j][k] - dp[j][k-1] - dp[i-1][k] + dp[i-1][k-1];
                if(sum > 0)
                    sum += temp;
                else
                    sum = temp;
                if(sum > M)
                    M = sum;
            }
        }
    }
    return M;
}

int main()
{
    //freopen("in.txt","r",stdin);

    scanf("%d",&n);
        for(int i = 1;i <= n; i++) {
            for(int j = 1;j <= n; j++) {
                scanf("%d",&a[i][j]);
            }
        }
        printf("%I64d\n",solve());
    return 0;
}
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
目前没有关于51nod 3478题目的具体描述官方公布的C++解决方案代码。以下是一种通用的解题思路以及一个示例C++代码模板,可以用于解决类似的问题。 ### 问题解题思路 51nod 3478通常可能涉及以下算法或技术: - 动态规划(DP)或状态转移方程 - 贪心算法 - 数据结构(如线段树、堆、优先队列等) - 图论算法(如最短路径、最小生成树等) ### 示例C++代码模板 以下是一个通用的C++代码框架,适用于需要读取输入并处理大规模数据的问题: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; const int MAXN = 100005; // 根据题目规模调整 int n; ll k; ll a[MAXN]; int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); cout.tie(0); cin >> n >> k; for (int i = 1; i <= n; ++i) { cin >> a[i]; a[i] += a[i - 1]; // 前缀 } // 示例逻辑:查找是否存在为k的连续子数组 unordered_map<ll, int> prefix_map; prefix_map[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { if (prefix_map.find(a[i] - k) != prefix_map.end()) { cout << prefix_map[a[i] - k] + 1 << " " << i << endl; return 0; } prefix_map[a[i]] = i; } cout << "No Solution" << endl; return 0; } ``` ### 说明 - 上述代码使用了前缀哈希表(`unordered_map`)来高效查找是否存在为`k`的连续子数组。 - 时间复杂度为O(n),适用于大规模输入。 - 如果题目有其他特定要求,可以根据具体条件修改代码逻辑。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值