hdu1114完全背包

完全背包与01背包不同之处在于,每件物品的数量都是无限的。

在处理的时候:01背包是后面的前面dp, 完全背包是从前面到后面dp

注意:输出语句的后面是有一个点的

#include <iostream>


using namespace std;

int n,v,c[10100],w[10100],f[10111];
int t;
int pigw,totalw;

const int M = 100000000;
int min(int a , int b){
	return (a > b)?b:a;
}
int main(){

	cin >> t;

	while(t--){

		cin>>pigw>>totalw;

		int maxw = totalw - pigw;

		cin >> n;

		for(int i = 1 ; i <= n ; ++i ){
			cin>>w[i]>>c[i];
		}

//		memset(f,100000000,sizeof(f));

		for(int i = 0 ; i <= maxw ; ++i){
			f[i] = M;
		}
//
//		cout<<"----------------------------------"<<endl;
//
//				for(int i = 1 ; i <= maxw ; ++i){
//					cout<<"f["<<i<<"]="<<f[i]<<endl;
//				}
//
//				cout<<"----------------------------------"<<endl;

		f[0] = 0;


		for(int i =1 ; i <=n ; ++i){
			for(int j = c[i]; j <= maxw ; ++j){
				f[j] = min(f[j],f[j - c[i]] + w[i]);
			}
		}

//		cout<<"----------------------------------"<<endl;
//
//		for(int i = 1 ; i <= maxw ; ++i){
//			cout<<"f["<<i<<"]="<<f[i]<<endl;
//		}
//
//		for(int i = 1 ; i <= n ; ++i){
//					cout<<"c["<<i<<"]="<<c[i]<<endl;
//				}
//
//		for(int i = 1 ; i <= n ; ++i){
//					cout<<"w["<<i<<"]="<<w[i]<<endl;
//				}
//
//
//		cout<<"----------------------------------"<<endl;

		if(f[maxw] == M){
			cout<<"This is impossible."<<endl;
		}else{
			cout<<"The minimum amount of money in the piggy-bank is "<<f[maxw]<<"."<<endl;
		}


	}
}


内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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