NOIP2006T2 金明的预算方案

本文介绍了一种使用树形动态规划和01背包算法解决特定问题的方法。通过实例解析,阐述了如何处理每个物品及其附件的选择,以达到在预算内获得最大价值的目标。文章提供了详细的算法流程和Pascal代码实现。

这道题可以用树形DP,也可以直接01背包,因为每个物品的附件不能再作为主件,所以选取每个物品就只有这几种可能的情况:不选这个物品、选取这个物品、选取这个物品及它的一个附件、选取这个物品及它的两个附件。很容易地想出来这是个背包问题。

用f[i,j]表示前i件物品用了j元钱获得的最大价值(即重要度与价值的成绩最大),那么状态转移方程是

f[i,j]=max{

f[i-1,j],//不选这件物品

f[i-1,j-cost[i,0]]+cost[i,0]*import[i,0],//只选择主件

f[i-1,j-cost[i,0]-cost[i,1]]+cost[i,0]*import[i,0]+cost[i,1]*import[i,1],//选择主件和附件1

f[i-1,j-cost[i,0]-cost[i,2]]+cost[i,0]*import[i,0]+cost[i,2]*import[i,2],//选择主件和附件2

f[i-1,j-cost[i,0]-cost[i,1]-cost[i,2]]+cost[i,0]*import[i,0]+cost[i,1]*import[i,1]+cost[i,2]*import[i,2],//选择主件和附件1、附件2

}

注意其中第二维的边界。

 

[pascal 代码]

VAR
        a,b:array[1..600,0..3]of longint;
        f:array[0..61,0..32001]of longint;
        n,m,tot:longint;
Procedure init;
 var
        i,j,v,p,q:longint;
 begin
        readln(n,m);
        n:=n div 10;
        tot:=0;
        for i:=1 to m do
                 begin
                        readln(v,p,q);
                        v:=v div 10;
                        if q=0 then
                                begin
                                        inc(tot);
                                        a[tot,0]:=v;
                                        b[tot,0]:=p;
                                        a[tot,3]:=i;
                                end
                        else
                                begin
                                        for j:=1 to tot do if a[j,3]=q then break;
                                        if a[j,1]=0 then
                                                begin
                                                        a[j,1]:=v;b[j,1]:=p;
                                                end
                                        else
                                                begin
                                                        a[j,2]:=v;b[j,2]:=p;
                                                end;
                                end;
                 end;
 end;
Procedure dp;
 var
        i,j,k:longint;
 begin
        fillchar(f,sizeof(f),0);
        for i:=1 to tot do
                for j:=0 to n do
                        begin
                                f[i,j]:=f[i-1,j];
                                if (j-a[i,0]>=0) and (f[i-1,j-a[i,0]]+a[i,0]*b[i,0]>f[i,j]) then f[i,j]:=f[i-1,j-a[i,0]]+a[i,0]*b[i,0];
                                if (j-a[i,0]-a[i,1]>=0)and (f[i-1,j-a[i,0]-a[i,1]]+a[i,0]*b[i,0]+a[i,1]*b[i,1]>f[i,j]) then f[i,j]:=f[i-1,j-a[i,0]-a[i,1]]+a[i,0]*b[i,0]+a[i,1]*b[i,1];
                                if (j-a[i,0]-a[i,2]>=0)and (f[i-1,j-a[i,0]-a[i,2]]+a[i,0]*b[i,0]+a[i,2]*b[i,2]>f[i,j]) then f[i,j]:=f[i-1,j-a[i,0]-a[i,2]]+a[i,0]*b[i,0]+a[i,2]*b[i,2];
                                if (j-a[i,0]-a[i,1]-a[i,2]>=0) then
                                        if f[i-1,j-a[i,0]-a[i,1]-a[i,2]]+a[i,0]*b[i,0]+a[i,1]*b[i,1]+a[i,2]*b[i,2]>f[i,j] then f[i,j]:=f[i-1,j-a[i,0]-a[i,1]-a[i,2]]+a[i,0]*b[i,0]+a[i,1]*b[i,1]+a[i,2]*b[i,2];
                        end;
 end;
Begin
        init;
        dp;
        writeln(f[tot,n]*10);
End.

转载于:https://www.cnblogs.com/FreeDestiny/archive/2011/10/26/2224684.html

【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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