[JLOI2015]装备购买-实数线性基

本文介绍了一种使用线性基解决选择最小代价集合覆盖所有元素的问题的方法。通过将问题转化为元素组合,利用线性基和贪心策略,先对元素按代价排序,再逐一插入线性基中,实现高效求解。

题目地址

题目大意

给你 n n n个元素,每个元素有一个代价,让你选出代价和最小的一个集合,且这个集合能线性表出其它所有元素。


其实,一看题目,可以想到一个就是高斯消元,但是复杂度似乎有点高。

元素组合其实就类似于线性表出,所以我们考虑用线性基来做。

首先还有一个贪心的思想,就是如果能选入线性基的,我们肯定从代价小开始的选,所以我们开始按照代价排序,然后一个一个往线性基里面插入,每成功插入一个我们就可以知道,后面的这一维属性可以消掉了,所以做一个类似高斯消元的操作就好啦。

#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#define db double
using namespace std;
const int M=510,N=1010;
const db eps=1e-4;
int n,m,x;
struct Eq{
	int w;db v[N];
	void in(){
		for(int i=1;i<=m;i++){
			scanf("%d",&x);v[i]=x;
		}
	}
	bool operator <(const Eq &a)const{return w<a.w;}
}E[M];
int bas[N],tot,cost;
int main(){
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(int i=1;i<=n;i++)E[i].in();
	for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&E[i].w);
	sort(E+1,E+n+1);
	for(int i=1;i<=n;i++){
		for(int j=1;j<=m;j++){
			if(fabs(E[i].v[j])>eps){
				if(!bas[j]){
					bas[j]=i;++tot;cost+=E[i].w;
					break;
				}else{
					db t=E[i].v[j]/E[bas[j]].v[j];
					for(int k=j;k<=m;k++){
						E[i].v[k]-=E[bas[j]].v[k]*t;
					}
				}
			}
		}
	}
	printf("%d %d\n",tot,cost);
	return 0;
}
Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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