Taekwondo(dp)

本文介绍了一种解决跆拳道比赛中配对选手的问题算法,旨在通过数学模型找到最佳配对方案,使得所有配对选手的体重差异总和最小。采用排序与动态规划相结合的方法,确保比赛公平的同时实现算法效率。

Taekwondo is the name of a traditional Korean martial art and it is turned into a modern international
sport. It is adopted by IOC (International Olympic Committee) as an official game of 2000 Sydney
Olympic Games. In Taekwondo, there are individual competitions and team competitions. An individual
competition is conducted by two players and a team competition is a set of individual competitions.
For two groups of players, we are going to make a team competition where two players for each individual
competition are selected from each group. Note that players in each group can participate at most
one individual competition. For fair competition, weights of two players in each individual competition
must be very close. Given weights of players in two groups, you are to write a program to find pairs of
players so that the sum of the absolute differences of theweights of two players in each competition is
minimized.
Input
The input file consists of several test cases. The first line of the input file contains an integer representing
the number of test cases. The first line of each test case contains two integers. The first integer, n1,
is the number of players in the first group, and the second integer, n2, is the number of players in the
second group, where 1 ≤ n1, n2 ≤ 500. You have to make min{n1, n2} pairs of players. Each line of
the next n1 lines contains the weight of the player in the first group and the next n2 lines contain the
weights of players in the second group. Weights of players are in the range of 40.0 to 130.0. You may
assume that the precision of weight is one tenth.
Output
For each test case, your program reports the minimum of the sum of the absolute differences of the
weights of two players in each individual competition in the team competition.
Sample Input
2
2 3
44.9
50.0
77.2
86.4
59.8
4 2
44.9
50.0
77.2
86.4
59.8
58.9
Sample Output
42.1

23.8

题目大概:

就是给出了两组数 n个  m个 ,要求全部配对,使得所有  配对的数 的  abs(a【i】-b【j】)之和最小。

思路:

可以排序下,再dp。

dp【i】【j】代表,匹配了i对,到了第j个的时候的最小值。

那么,就需要把最短的那组数放到前面,这样才能符合这个dp定义,不会出错。

然后,由于我们已经排好序。所以这两组数之间所在区间范围,要么相离,要么相交。相交的话,那么匹配第i对数的时候,i前面的数b【j】是比 a【i】小的话,一顶定会找i 前面的数进行匹配,因为如果是找i,会出现交叉,一定不是最小的,可以画一下试试,如果匹配第i对数的时候,i前面的数b【j】是比 a【i】大的话,那么这一段是相离的,无论怎么匹配都是一样的结果,所以,我们可以让匹配到i对的时候,总是从第i个之后的b【j】和它匹配。

即匹配第一组第i个数时,要么是不匹配。要么是和第二组i之后的数匹配(包括i)。

代码:

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;
const int maxn=510;
double a[maxn],b[maxn];
double dp[maxn][maxn];
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        int n,m;
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        memset(a,0,sizeof(a));
        memset(b,0,sizeof(b));
        scanf("%d%d",&n,&m);
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%lf",&a[i]);
        }
        for(int i=1;i<=m;i++)
        {
            scanf("%lf",&b[i]);
        }
        if(n>m)
        {
            for(int i=1;i<=n;i++)
            {
                double p=a[i];
                a[i]=b[i];
                b[i]=p;
            }
            int p=n;
            n=m;
            m=p;
        }
        sort(a+1,a+n+1);
        sort(b+1,b+m+1);
        dp[1][1]=fabs(a[1]-b[1]);
        for(int i=2;i<=m;i++)
        {
            dp[1][i]=min(dp[1][i-1],fabs(a[1]-b[i]));
        }
        for(int i=2;i<=n;i++)
        {
            dp[i][i]=dp[i-1][i-1]+fabs(a[i]-b[i]);
            for(int j=i+1;j<=m;j++)
            {
                dp[i][j]=min(dp[i][j-1],dp[i-1][j-1]+fabs(a[i]-b[j]));
            }
        }
        printf("%.1lf\n",dp[n][m]);
    }
    return 0;
}


基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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