DP:poj 3628 Bookshelf 2( 0-1背包)

本文介绍了一种解决01背包问题的C++实现方法,通过动态规划算法找到最大价值的同时确保不超过背包容量限制。代码中详细展示了如何初始化数组、进行状态转移以及最终求得最小差距的过程。

【转】http://blog.youkuaiyun.com/zxy_snow/article/details/6052676

 

这个相当于体积和价值一样大的01背包。

 

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <iostream>
#include <string.h>
#include <algorithm>
#include <limits.h>
using namespace std;
int w[1000002],bag[20000005];
int main(void)
{
 int n,c;
 while( scanf("%d %d",&n,&c)!=EOF  )
 {
  int sum = 0;
  for(int i=1; i<=n; i++)
  {
   scanf("%d",&w[i]);
   sum += w[i];
  }
  for(int i=1; i<=c; i++)
   bag[i] = 0;
  for(int i=1; i<=n; i++)
   for(int k=sum; k>=w[i]; k--)
   {
    if( bag[k] < bag[k-w[i]] + w[i] )
     bag[k] = bag[k-w[i]] + w[i];
   }
  int min = INT_MAX;
  for(int i=c; i<=sum; i++)
  {
   if( bag[i] >= c && bag[i] - c < min )
    min = bag[i] - c;
  }
  cout << min << endl;
 }
return 0;
}

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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