hdu 1421 搬寝室 dp 类似背包

本文介绍了一种针对特定背包问题的优化解决方案,通过状态定义和转移方程的精巧设计,实现了最小皮料值的计算。文章详细阐述了排序的重要性,并提供了具体的实现代码。
//这道题的意思很明显呐,状态想出来了
//dp[i][j]表示在前i件物品中挑选j对物品的最小皮料值
//但是想着01背包的样子写,结果wa啦
//然后思索了很久之后,发现自己就状态想出来了,转移方程一塌糊涂

//dp[i][j]表示在前i件物品中挑选j对物品的最小皮料值
//最重要的是要进行排序,升序排列或者降序排列,这样连续取俩相
//邻的所得到的差的平方一定是最小的,因为差值最小
//分两种情况讨论:
//1)如果当前的i件物品正好可以凑成j对
//dp[i][j] = dp[i-2][j-1]+get_value(i,i-1);
//2)
//dp[i][j] = min(dp[i-2][j-1]+get_value(i,i-1),dp[i-1][j]);
//其中dp[i-1][j]表示不选第i个物品能凑成j对的最小的疲劳值
//dp[i-2][j]表示选第i个物品(那它一定得和i-1配对,这样才能差
//值最小)能凑成j-1对所能得到的最小的疲劳值
//
//注释的代码还是之前错的思路,还是留着给自己一个警醒吧
//哎,继续练吧
//const int inf = 0x3f3f3f3f;
//const int maxn = 2008;
//ll dp[maxn];
//ll a[maxn];
//int n,k;
//
//void init(){
//	for (int i=1;i<=n;i++)
//		scanf("%I64d",&a[i]);
//	memset(dp,inf,sizeof(dp));
//	dp[0] = 0;
//}
//
//ll value(int i,int j){
//	return (a[i]-a[j]) * (a[i]-a[j]);
//}
//
//
//void solve(){
//	sort(a+1,a+1+n);
//	for (int i=1;i<=n;i++){
//		for (int j=min(i,2*k);j>=2;j--){
//			dp[j] =min(dp[j],dp[j-2]+value(j/2,j/2+1));
//		}
//	}
////	for (int i=0;i<=n;i++)
////		printf("%I64d ",a[i]);
////	puts("");
//	printf("%I64d\n",dp[2*k]);
//}
//
//int main() {
//    freopen("G:\\Code\\1.txt","r",stdin);
//	while(scanf("%d%d",&n,&k)!=EOF){
//		init();
//		solve();
//	}
//	return 0;
//}


#include <algorithm>
#include <bitset>
#include <cassert>
#include <cctype>
#include <cfloat>
#include <climits>
#include <cmath>
#include <complex>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <ctime>
#include <deque>
#include <functional>
#include <iostream>
#include <list>
#include <map>
#include <numeric>
#include <queue>
#include <set>
#include <stack>
#include <vector>
#define ceil(a,b) (((a)+(b)-1)/(b))
#define endl '\n'
#define gcd __gcd
#define highBit(x) (1ULL<<(63-__builtin_clzll(x)))
#define popCount __builtin_popcountll
typedef long long ll;
using namespace std;
const int MOD = 1000000007;
const long double PI = acos(-1.L);
const int inf = 0x3f3f3f3f;
template<class T> inline T lcm(const T& a, const T& b) { return a/gcd(a, b)*b; }
template<class T> inline T lowBit(const T& x) { return x&-x; }
template<class T> inline T maximize(T& a, const T& b) { return a=a<b?b:a; }
template<class T> inline T minimize(T& a, const T& b) { return a=a<b?a:b; }

const int maxn = 2048;
int dp[maxn][maxn];
int a[maxn];
int n,k;
int cmp(int a,int b){
	return a<b;
}
int get_value(int i,int j){
	return (a[i]-a[j]) * (a[i]-a[j]);
}

void init(){
	for (int i=1;i<=n;i++)
		scanf("%d",&a[i]);
	a[0] = 0;
//	for (int i=1;i<=n;i++)
//		printf("%d ",a[i]);
	memset(dp,0,sizeof(inf));
	sort(a+1,a+1+n,cmp);
	//for (int i=0;i<n;i++)
	//	dp[0][i]=0;
	dp[0][0]=0;
}

void print(){
	for (int i=1;i<=n;i++){
		for (int j=0;j<=k;j++)
			printf("%d ",dp[i][j]);
		puts("");
	}
}
void solve(){
	for (int i=2;i<=n;i++){
		int f = i/2;
		for (int j=1;j<=f;j++){
			if (i==2*j)	dp[i][j] = dp[i-2][j-1]+get_value(i,i-1);
			else 
				dp[i][j] = min(dp[i-2][j-1]+get_value(i,i-1),dp[i-1][j]);
		}
	}
	printf("%d\n",dp[n][k]);
//	print();
}

int main() {
   // freopen("G:\\Code\\1.txt","r",stdin);
	while(scanf("%d%d",&n,&k)!=EOF){
		init();
		solve();
	}
	return 0;
}


内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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