【HDU】I love sneakers!(分组背包)

本文详细解析了一道分组背包问题,通过代码示例展示了如何处理价格可能为0的情况,确保dp转移数组正确初始化,避免了潜在的错误。文章通过具体实例讲解了分组背包问题的解决思路和技巧。

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看了许多的题解,都有题目翻译,很不错,以后我也这样写。直接翻译样例:

1 1 4 6   /*鞋子的数量N[1, 100]; 拥有的金钱M[1, 1w]; 品牌数目[1, 10]*/
2 2 5 7   /*以下四行是对于每双鞋的描述*/
3 3 4 99  /*品牌种类a; 标价b; 高兴程度增加量c*/
4 1 55 77
5 2 44 66
6 
7 /*每一种品牌的鞋子最少买一双,求最大的高兴程度*/

很容易看出是分组背包的题型,trick是价格可能为0(居然有免费的),所以注意dp转移数组初始化-inf。

 

 1 #include <iostream>
 2 #include <cstring>
 3 #include <cstdlib>
 4 #include <cstdio>
 5 #include <cctype>
 6 #include <cmath>
 7 #include <algorithm>
 8 #include <numeric>
 9 #include <set>
10 using namespace std;
11 
12 //const int = INT_MIN;
13 int s[15][105], v[15][105], dp[15][10005];
14 
15 
16 int main () {
17     ios :: sync_with_stdio(false);
18     int N, M, K, a, b, c;
19     while (cin >> N >> M >> K) {
20         int cur[15] = {0};
21         for (int i = 1; i <= N; ++ i) {
22             cin >> a >> b >> c;
23             s[a][++ cur[a]] = b;
24             v[a][cur[a]] = c;
25         }
26         /*测试种类*/
27 /*
28         for (int i = 1; i <= N; ++ i) {
29              cout << i << " : " << cur[i] << endl;
30         }
31 */      /*dp数组初始化*/
32         for (int i = 1; i <= K; ++ i) {
33             for (int j = 0; j <= M; ++ j) {
34                 dp[i][j] = INT_MIN;
35             }
36         }
37 
38         for (int i = 1; i <= K; ++ i) {
39             for (int j = 1; j <= cur[i]; ++ j) {
40                 for (int k = M; k >= s[i][j]; -- k) {
41                     dp[i][k] = max (dp[i][k], max (dp[i][k - s[i][j]] + v[i][j], dp[i - 1][k - s[i][j]] + v[i][j]) );
42                 }
43             }
44         }
45 
46         //cout << dp[K][M] << endl;
47         if (dp[K][M] < 0) {
48             cout << "Impossible" << endl;
49         } else {
50             cout << dp[K][M] << endl;
51         }
52     }
53     return 0;
54 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Destiny-Gem/p/3993034.html

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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