【Vijos】1218 数字游戏

本文详细解析了一道结合环形DP与划分型DP的算法题,通过实战案例深入介绍了这两种DP技巧的应用场景及核心思想。文章分享了作者在解决该问题过程中的心得与教训,包括初始化陷阱、负数模运算细节等,是一篇难得的算法学习资料。

题目链接:https://vijos.org/p/1218

算法:环形DP+划分型DP

环形DP的思路很简单,将1~n中每一个节点当成起点进行划分型DP即可,关于划分型DP前面论文有介绍~查找tag把~

sxbk!sxbk。。。此题那么水卡了我3个小时。。。变态。。。到头来发现是初始化。!!!!!!!

但我也学到了不少东西~

  1. #define oo (~(unsigned long long)(0)>>1) 替代了 maxlongint, 将oo+1即可得到负的最大值
  2. 负数的mod是将它mod后+上mod再mod,例如((a%10)+10)%10),mod出来的并不是负数,但编译器默认负数mod为负数了
  3. 要注意初始化的问题,不能再被卡了
  4. 放松心态~

这题真心不难,但sxbk的初始化让我无力吐槽

代码

#include <cstdio>

using namespace std;
#define FOR(i, a, n) for(i = a; i <= (n); ++i)
#define NUM(j, i) ((((sum[i]-sum[j-1])%10)+10)%10)
#define oo (~(unsigned long long)(0)>>1)

const int N = 80, M = 12;
int i, j, k, l, n, m;
long long a[N], sum[N<<1], d[N][M][2], ans[2];
long long min(const long long& a, const long long& b) { return a < b ? a : b; }
long long max(const long long& a, const long long& b) { return a < b ? b : a; }

int main() {
	ans[0] = oo, ans[1] = oo+1;
	scanf("%d%d", &n, &m);
	FOR(i, 1, n) { scanf("%lld", &a[i]); sum[i] = sum[i-1] + a[i]; }
	FOR(i, 1, n) sum[i+n] = sum[i+n-1] + a[i];
	FOR(l, 0, n-1) {
		FOR(i, 1, n) FOR(j, 1, m) d[i][j][0] = oo, d[i][j][1] = oo+1; //丧尽天良的初始化
		FOR(i, 1, n) d[i][1][0] = NUM(l+1, l+i), d[i][1][1] = NUM(l+1, l+i);
		FOR(k, 2, m) FOR(i, k, n) FOR(j, k-1, i-1)
			d[i][k][0] = min(d[i][k][0], d[j][k-1][0] * NUM(j+1+l, i+l)),
			d[i][k][1] = max(d[i][k][1], d[j][k-1][1] * NUM(j+1+l, i+l));
		ans[0] = min(ans[0], d[n][m][0]);
		ans[1] = max(ans[1], d[n][m][1]);
	}
	printf("%lld\n%lld\n", ans[0], ans[1]);
	return 0;
}

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/iwtwiioi/p/3551031.html

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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