POJ 2431 Expedition (优先队列 + 贪心)

本文介绍了解决POJ-2431加油问题的一种算法思路,使用优先队列存储沿途加油站的油量,并在需要时取出最大油量进行补充,确保能够顺利到达目的地。代码中详细展示了如何通过比较加油站距离来排序并处理特殊情况。

细节上wa了n发。。。优先队列。把经过的加油站的油量先存着,需要的时候取最多的那个。用优先队列即可以实现。注意给的距离是到终点的距离。。。以为我初始代码按到 起点距离写的,所以就拿l减了一下。注意排序。。。毕竟没说是不是按顺序的。。。还有queue的清零POJ - 2431

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<queue>
#include<algorithm>
using namespace std;

#define maxn 1000001
#define SC(a,b) scanf("%lld%lld",&a,&b)

typedef long long LL; 

struct My
{
    LL dis,num;
}arr[maxn];

bool cmp(My a, My b)
{
    return a.dis<b.dis;
}

//LL a[maxn],b[maxn];

int main()
{
    LL n;LL l,p;
    while(~scanf("%lld",&n))
    {
        for(int i=0;i<n;i++)
            SC(arr[i].dis,arr[i].num);
        SC(l,p);bool flag=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            arr[i].dis=l-arr[i].dis;
    //      cout<<a[i]<<endl;
        }
        priority_queue<LL> Q;
        while(!Q.empty()) Q.pop();
        LL ans=0;
        sort(arr,arr+n,cmp);
        for(int j=0;j<n;j++)
        {
            if(p<arr[j].dis&&Q.empty())
            {
                flag=1;
                break;
            }
            else if(p<arr[j].dis&&!Q.empty())
            {
                while(p<arr[j].dis&&!Q.empty())
                {
                    p+=Q.top();
                    ans++;
                    Q.pop();
                }
                if(p<arr[j].dis)
                {
                    flag=1;
                    break;
                }
            }
            Q.push(arr[j].num);
            if(arr[j].dis>=l) break;
        }
        if(p<l)
        {
            while(!Q.empty()&&p<l)
            {
                p+=Q.top();
                Q.pop();
                ans++;
            }
            if(p<l) flag=1;
        }
        printf("%lld\n",flag?-1:ans); 
    }
}
独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的优化模型,旨在协调独立储能系统在电力现货市场与调频辅助服务市场中的联合出清问题。文中结合鲁棒优化、大M法和C&CG算法处理不确定性因素,构建了多市场耦合的双层或两阶段优化框架,实现了储能资源在能量市场和辅助服务市场间的最优分配。研究涵盖了市场出清机制设计、储能运行策略建模、不确定性建模及求解算法实现,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和经济性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力市场、储能调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究独立储能在多电力市场环境下的协同优化运行机制;②支撑电力市场机制设计、储能参与市场的竞价策略分析及政策仿真;③为学术论文复现、课题研究和技术开发提供可运行的代码参考。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的Matlab代码与算法原理同步学习,重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式及C&CG算法的具体实现步骤,宜在掌握基础优化理论的前提下进行深入研读与仿真调试。
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