航电HDU1009---FatMouse‘ Trade

这篇博客讨论了航电HDU1009问题,涉及FatMouse如何用有限的猫粮换取最多的食物。文章指出,通过使用结构体来存储每个房间的食物和猫粮需求,并对性价比进行排序,可以更有效地解决这个问题。这是一个背包问题,作者建议避免使用多个数组以简化解决方案。

航电HDU1009—FatMouse’ Trade

我们先来分析问题,仓库有N房间,第i个房间有J[i]食物,要F[i]猫粮。他有M榜猫粮,有的不会全部进行交易,即用F[i]*a%猫粮换J[i]食物。现求最大换取食物量。输入M和N,左边是他有的食物量,右边是行数,每行左边是房间食物量,右是需要猫粮量。
那么如果刚开始我们使用数组去解决问题,你会发现需要好几个数组,后面解决的时候,很麻烦,对性价比排序是问题,加减也是问题,具体可以自己编写想想,有代码也可告诉我学习一下。
所以这里推荐用结构体,这样排序的时候猫粮,食物,性价比数据会在一起。这是背包问题,性价比不用多说吧。

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include<algorithm>

using namespace std;

struct  bean
{
   
   
    double j,k,d;
}g[1100];
bool cmp(bean a,bean b)
{
   
   
    
【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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