【dp】HDU - 1176 免费馅饼

Problem Description

这里写图片描述
为了使问题简化,假设在接下来的一段时间里,馅饼都掉落在0-10这11个位置。开始时gameboy站在5这个位置,因此在第一秒,他只能接到4,5,6这三个位置中其中一个位置上的馅饼。问gameboy最多可能接到多少个馅饼?(假设他的背包可以容纳无穷多个馅饼). 给你一个n,接下来有n行 x,T,分别代表n个馅饼,在T秒的时候落在了x的位置。

思路:

如果我们从0秒到T秒的话,5下一秒可以到4,5,6在下一秒又扩展了三倍,这样会把问题复杂化。所以我们逆向思考,从T秒变到0秒,这样状态转移方程就出来了dp[i][j] += max(max(dp[i + 1][j], dp[i + 1][j - 1]), dp[i + 1][j + 1]); dp[i][j]代表i这个时间,在j这个位置最多有多少个馅饼。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int dp[100055][13];//dp[i][j]代表i这个时间,在j这个位置最多有多少个馅饼。
int main()
{
    int n, T, x, t, i, j;
    while(~scanf("%d", &n) && n)
    {
        memset(dp, 0, sizeof(dp));
        T = 0;
        for(i = 0; i < n; i++)//初始化
        {
            scanf("%d %d", &x, &t);//因为有j-1如果从0开始还得考虑越界情况,所以位置全右移动一位
            dp[t][x + 1]++;
            if(T < t)
                T = t;
        }
        //一种情况变成三种,会越来越复杂,所以从三种情况变一种,也就是从后往前推
        for(i = T - 1; i >= 0; i--)
        {
            for(j = 1; j <= 11; j++)
            {

                dp[i][j] += max(max(dp[i + 1][j], dp[i + 1][j - 1]), dp[i + 1][j + 1]);
            }
        }
        printf("%d\n", dp[0][6]);//输出
    }
    return 0;
}
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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