【toj1163】Gone Fishing

本文介绍了一个关于钓鱼问题的动态规划算法实现。该问题设定在多个湖中钓鱼,每个湖的鱼数量随时间减少,目标是在规定时间内最大化钓鱼数量。通过使用三维动态规划数组来跟踪最优解,并记录达到该状态的前驱状态。
  • 说有个人钓鱼,好多湖,湖里的鱼从开始钓计时,每5分钟减少一定量,搞啊搞。。。最后可以在任何湖停止。问最多可以钓多少鱼。

  • 直接dp即可。。。

  • 应该可以贪心做,或者分组做,总之直接dp比较慢一点,复杂度是..
O(144nh2)
/* **********************************************

    File Name: 1163.cpp

    Auther: zhengdongjian@tju.edu.cn

    Created Time: 2015/8/26 星期三 下午 1:08:38

*********************************************** */
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

typedef long long ll;
typedef pair<int, int> P;

const int INF = 0xfffffff;
const int MAX_T = 207;
const int MAX_L = 26;
struct State {
    int i, j, k;
};
int dp[MAX_L][MAX_T][MAX_T];
State dad[MAX_L][MAX_T][MAX_T];
int daisy[MAX_L];
int f[MAX_L], d[MAX_L], t[MAX_L];
/*
 * dp[i][j][0] = dp[i-1][j - t_{i-1}][..]
 * dp[i][j][k] = max{dp[i][j - 1][k - 1] + max(0,fi-(k-1)di)}
 */
int main() {
    int n, h;
    bool black = false;
    while (~scanf(" %d", &n) && n) {
        scanf(" %d", &h);
        h *= 12;
        for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            scanf(" %d", f + i);
        }
        for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            scanf(" %d", d + i);
        }
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            scanf(" %d", t + i);
        }
        t[0] = 0;
        //memset(dp, 0, sizeof(dp));
        for (int k = 0; k <= n; ++k) {
            for (int i = 0; i <= h; ++i) {
                for (int j = 0; j <= h; ++j) {
                    dp[k][i][j] = -INF;
                }
            }
        }
        dp[0][0][0] = 0;
        dad[0][0][0] = (struct State){-1, -1, -1};
        //memset(dp[0], 0, sizeof(dp[0]));
        int use = 0;
        for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            for (int j = use; j <= h; ++j) {
                for (int k = 0; k <= h - use; ++k) {
                    if (k == 0) {
                        if (j < t[i - 1]) continue;
                        for (int r = 0; r <= h; ++r) {
                            if (dp[i - 1][j - t[i - 1]][r] > dp[i][j][k]) {
                                dp[i][j][k] = dp[i - 1][j - t[i - 1]][r];
                                dad[i][j][k] = (struct State){i - 1, j - t[i - 1], r};
                            }
                        }
                    } else {
                        if (j) {
                            int vl = dp[i][j - 1][k - 1] + max(0, f[i] - (k - 1) * d[i]);
                            if (dp[i][j][k] < vl) {
                                dp[i][j][k] = vl;
                                dad[i][j][k] = (struct State){i, j - 1, k - 1};
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            use += t[i];
        }
        int ans = 0;
        P mom = P(0, 0);
        for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            for (int j = 0; j <= h; ++j) {
                if (dp[i][h][j] > ans) {
                    ans = dp[i][h][j];
                    mom = P(i, j);
                }
            }
        }
        memset(daisy, 0, sizeof(daisy));
        State now = (struct State){mom.first, h, mom.second};
        //daisy[mom.first] = mom.second;
        while (now.i != -1) {
            daisy[now.i] = max(daisy[now.i], now.k);
            now = dad[now.i][now.j][now.k];
        }
        int sum = 0;
        for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            sum += daisy[i];
        }
        for (int i = n; i >= 1; --i) {
            if (daisy[i]) {
                for (int j = i - 1; j >= 1; --j) {
                    sum += t[j];
                }
                break;
            }
        }
        daisy[1] += h - sum > 0 ? h - sum : 0;

        if (black) puts("");
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            printf("%d, ", daisy[i] * 5);
        }
        printf("%d\n", daisy[n] * 5);
        printf("Number of fish expected: %d\n", ans);
        black = true;
    }
    return 0;
}
【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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