搬寝室

题目:

搬寝室是很累的,xhd深有体会.时间追述2006年7月9号,那天xhd迫于无奈要从27号楼搬到3号楼,因为10号要封楼了.看着寝室里的n件物品,xhd开始发呆,因为n是一个小于2000的整数,实在是太多了,于是xhd决定随便搬2*k件过去就行了.但还是会很累,因为2*k也不小是一个不大于n的整数.幸运的是xhd根据多年的搬东西的经验发现每搬一次的疲劳度是和左右手的物品的重量差的平方成正比(这里补充一句,xhd每次搬两件东西,左手一件右手一件).例如xhd左手拿重量为3的物品,右手拿重量为6的物品,则他搬完这次的疲劳度为(6-3)^2 = 9.现在可怜的xhd希望知道搬完这2*k件物品后的最佳状态是怎样的(也就是最低的疲劳度),请告诉他吧.

Input

每组输入数据有两行,第一行有两个数n,k(2<=2*k<=n<2000).第二行有n个整数分别表示n件物品的重量(重量是一个小于2^15的正整数).

Output

对应每组输入数据,输出数据只有一个表示他的最少的疲劳度,每个一行.

Sample Input

2 1
1 3

Sample Output

4

 

思路:

题目意思为求n个物品,拿k对使得消耗的体力最少,或者说是这k对物品,每一对中两件物品的质量差平方最小,所以要使得质量差的平方小,只能排序后取质量相邻两个物品作为一对;

dp[i][j]表示前i件物品组成k对所消耗的体力最小;

这时分两种情况含有第i件物品和不含有第i件物品(即第i件物品是不是含在第j对里)

1.含有i件物品 则有      dp[i-2][j-1]+(a[i-1]-a[i-2])*(a[i-1]-a[i-2]);

2.不含第i件物品则有   dp[i][j]=dp[i-1][j];

所以动态转移方程为:dp[i][j]=min(dp[i-1][j],dp[i-2][j-1]+(a[i-1]-a[i-2])*(a[i-1]-a[i-2]));

 

代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int dp[2100][2100];
int main()
{
    int n,k;
    while(~scanf("%d%d",&n,&k))
    {
        int a[2100];
        for(int i=0;i<n;i++)
            scanf("%d",&a[i]);
        sort(a,a+n);
        for(int i=0;i<=n;i++)
            for(int j=1;j<=k;j++)
                dp[i][j]=0xfffffff;
        for(int i=2;i<=n;i++)
        {
            for(int j=1;2*j<=i&&j<=k;j++)
            {
                dp[i][j]=min(dp[i-1][j],dp[i-2][j-1]+(a[i-1]-a[i-2])*(a[i-1]-a[i-2]));
            }
        }
        printf("%d\n",dp[n][k]);
    }
    return 0;
}

 

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
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