动态规划---题目详解(三角塔型)

动态规划:我就不一一介绍,我就按照题目来说


1、三角数塔问题:

问题描写叙述:

    设有一个三角形的数塔。顶点为根结点。每一个节点有一个整数值。从顶点出发,能够向左走或向右走,要求从根结点開始,请找出一条路径,使路径之和最大。仅仅要输出路径的和。如图所看到的:

 

 


   




    当然,正确路径为13-8-26-15-24(和为86)。

分析:其实动态规划重要的是分析,如果你没把问题分析透彻,你根本不会了解怎么做。

 如题:最大路径之和,题目是从起点到各个终点(就是最后一行的点数)最大路径,

 我们可以把其缩小到13到8,13到11,这两个点的最大和,很简单。就是13+8和11+13;

再扩展下,到第三行的最大路径,12此时只能选择,11点的最大路径也就是11+13,7选择11和8中的最大路径,也就是11+13,26只能选择8,也就是8+13;此时更新最大路径,按照此推理,

下层的点就是选择上层与其相连点的最大路径。根据这点就可以写代码了:

解:依次往下 选取最大的那个元素相加

数组:

13

11 8

12 7 26

6 14 15 8

12 7 13 24 11

第一次转变:

13

13+11 13+8

同上

第二次转变:

13

24 21

24+12 24+7 21+26

同上

第三次转变:

13

24 21

36 31 47

36+6 36+14 47+15 47+8

同上

第四次转变:

13

24 21

36 31 47

42 50 62 55

54 57 75 89 66


#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <cstring>
#include <string>
#include <vector> 
#include <map>
#include <algorithm>
#include <set>
#include <cmath>
#include <math.h>
#include <iomanip>
#include <array>
using namespace std;

int main()
{ 
   int n;//n代表层数;
   int max=0;
   int **a;
   cin>>n;
   cin.get();
   a=new int*[n];
   for(int i=0;i<n;++i)
   {
   	a[i]=new int[n];
   	for(int j=0;j<n;++j)
   	  {
   	   	a[i][j]=0;
		  }  
   	for(int j=0;j<=i;++j)
   	{
   	 	cin>>a[i][j];
		}
		cin.get();
	}
	 
	for(int i=1;i<n;++i)//从第二层开始动态规划. 
	{
	 	for(int j=0;j<=i;++j)//开始读取数据, 
	 	{
	 		if(j==0)//如果时从第0列开始 则只能加上同列得上一行 
	 		{	
			  
	 			a[i][j]+=a[i-1][j];
	 		
			}
			else if(j==n-1)//如果最后一例  则只能加上上一行减一列得数据 
			{
				
				a[i][j]+=a[i-1][j-1];
			}
			else   //否则 在两个数据中选择最大得 
			{
				if(a[i-1][j]>a[i-1][j-1])
				     {
						 
				     	a[i][j]+=a[i-1][j];				     
						} 
			  else
			     {
			   	  
					   a[i][j]+=a[i-1][j-1];
			   	}
			      
			}
		}
		cout<<v[3]<<endl;
	}
	for(int i=0;i<n;++i)
	{
	 	if(a[n-1][i]>max)
	 	{
	 	 	max=a[n-1][i];
			}
	 	   
	}
	cout<<max<<endl;
    for(int i=0;i<n;++i)
       delete a[i];
    delete a;
   return 0;
}






内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
在无线通信领域,天线阵列设计对于信号传播方向和覆盖范围的优化至关重要。本题要求设计一个广播电台的天线布局,形成特定的水平面波瓣图,即在东北方向实现最大辐射强度,在正东到正北的90°范围内辐射衰减最小且无零点;而在其余270°范围内允许出现零点,且正西和西南方向必须为零。为此,设计了一个由4个铅垂铁塔组成的阵列,各铁塔上的电流幅度相等,相位关系可自由调整,几何布置和间距不受限制。设计过程如下: 第一步:构建初级波瓣图 选取南北方向上的两个点源,间距为0.2λ(λ为电磁波波长),形成一个端射阵。通过调整相位差,使正南方向的辐射为零,计算得到初始相位差δ=252°。为了满足西南方向零辐射的要求,整体相位再偏移45°,得到初级波瓣图的表达式为E1=cos(36°cos(φ+45°)+126°)。 第二步:构建次级波瓣图 再选取一个点源位于正北方向,另一个点源位于西南方向,间距为0.4λ。调整相位差使西南方向的辐射为零,计算得到相位差δ=280°。同样整体偏移45°,得到次级波瓣图的表达式为E2=cos(72°cos(φ+45°)+140°)。 最终组合: 将初级波瓣图E1和次级波瓣图E2相乘,得到总阵的波瓣图E=E1×E2=cos(36°cos(φ+45°)+126°)×cos(72°cos(φ+45°)+140°)。通过编程实现计算并绘制波瓣图,可以看到三个阶段的波瓣图分别对应初级波瓣、次级波瓣和总波瓣,最终得到满足广播电台需求的总波瓣图。实验代码使用MATLAB编写,利用polar函数在极坐标下绘制波瓣图,并通过subplot分块显示不同阶段的波瓣图。这种设计方法体现了天线阵列设计的基本原理,即通过调整天线间的相对位置和相位关系,控制电磁波的辐射方向和强度,以满足特定的覆盖需求。这种设计在雷达、卫星通信和移动通信基站等无线通信系统中得到了广泛应用。
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