2020.9.13 NOIP模拟赛4 T1 brick

NOIP模拟赛T1砖块问题的DP解法
这是一个关于NOIP模拟赛中T1题目的解析,题目涉及砖块分数和奖励机制,要求通过优化打砖块顺序获得最大分数。文章介绍了使用三维动态规划的思路,但发现存在特殊情况无法覆盖,于是增加了第四维状态来解决这个问题。作者提供了关键的转移方程,并提到了特定的hack数据和正确答案。

题目描述:有nnnmmm列个砖块,每个砖块有一个分数valuei,jvalue_{i,j}valuei,j,打一个砖块要耗费一颗子弹。砖块都是先打一列最下面那一个.其中存在一些奖励砖块,如果打到奖励砖块,会得到一颗子弹。初始时你有kkk颗子弹,可以决定打砖块的顺序,求最大分数

输入格式:第一行三个整数n,m,kn,m,kn,m,k
---------------然后是nnnmmm列,每一个数代表每个砖块的分数值
---------------接着是nnnmmm列,每一个数代表该砖块是否为奖励砖块[0/1] (1为是)

输出格式:一行一个整数,最大分数

数据范围1<=n,m,k<=2001<=n,m,k<=2001<=n,m,k<=200
------------1<=vali,j<=1041<=val_{i,j}<=10^41<=vali,j<=104

不难想到这是dpdpdp
三维的dpdpdp都应该列的出来
dp[i][j][p]dp[i][j][p]

混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模与仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动与控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究与仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④与其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码与示例文件以便深入学习与调试。
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