HDU - 2602 Bone Collector

本文介绍了一个经典的0-1背包问题实例——骨收集者问题,并提供了一段AC代码实现。问题描述了一个骨收集者如何在有限的背包容量下,选择不同体积和价值的骨头以获得最大总价值。
Time Limit: 1000MS Memory Limit: 32768KB 64bit IO Format: %I64d & %I64u

 Status

Description

Many years ago , in Teddy’s hometown there was a man who was called “Bone Collector”. This man like to collect varies of bones , such as dog’s , cow’s , also he went to the grave …  
The bone collector had a big bag with a volume of V ,and along his trip of collecting there are a lot of bones , obviously , different bone has different value and different volume, now given the each bone’s value along his trip , can you calculate out the maximum of the total value the bone collector can get ?  

 

Input

The first line contain a integer T , the number of cases.  
Followed by T cases , each case three lines , the first line contain two integer N , V, (N <= 1000 , V <= 1000 )representing the number of bones and the volume of his bag. And the second line contain N integers representing the value of each bone. The third line contain N integers representing the volume of each bone.
 

Output

One integer per line representing the maximum of the total value (this number will be less than 2   31).
 

Sample Input

    
1 5 10 1 2 3 4 5 5 4 3 2 1
 

Sample Output

    
14
 

Source

HDU 1st “Vegetable-Birds Cup” Programming Open Contest
 
 
分析:
裸0-1背包。
经典的01背包题,给出了石头的数量与背包的容量,然后分别给出每个石头的容量与价值,要求最优解。
ac代码:

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
using namespace std;

struct Node
{
    int h;
    int v;
} node[1005];

int main()
{
    int t,n,m,l;
    int dp[1005];
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d%d",&n,&m);
        int i;
        for(i = 1; i<=n; i++)
            scanf("%d",&node[i].h);
        for(i = 1; i<=n; i++)
            scanf("%d",&node[i].v);
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for(i = 1; i<=n; i++)
        {
            for(l = m; l>=node[i].v; l--)
                dp[l] = max(dp[l],dp[l-node[i].v]+node[i].h);
        }
        printf("%d\n",dp[m]);
    }

    return 0;
}

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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