Codeforces Round #266 (Div. 2)D(DP)

本文介绍了一种使用动态规划解决特定区间选择问题的方法。通过详细解释DP[i][j]的含义,即到达第i个位置时前面还有j个点未被选的情况,文章展示了如何将复杂的方案数分解为更简单的子问题,并提供了完整的C++实现代码。

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题意:选择若干个不重复的区间执行+1操作,求有多少种方法使得序列都是

莫名的感觉此题出的好。第一次发现可以用dp计算非常复杂的方案数,而且方案看视非常复杂。

貌似该题有多种解法:copyhttp://blog.youkuaiyun.com/rowanhaoa/article/details/39343525

http://blog.youkuaiyun.com/u011345136/article/details/39315889

以后再消化。。。。。。。

思路:DP[i][j]表示到第i个位置,前面还有j个点未被选(不包括i)

           1. a[i]+j==h  表示可以从前面j个点中任意选一个点与i匹配或者不选
 
           2. a[i]+j+1==h 表示可以从前面j个点以及i中任意选一个点i匹配或者不选

我们这样可以把一种方案的步骤细分,分成每一个状态。

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int M= 1e9+7;
int a[2010];
int d[2010][2010];
int m,n;
int dfs(int cur,long long left)
{
	if(d[cur][left])
	return d[cur][left];
	if(cur==n)
	{
		if(left==0)
		return d[cur][left]=1;
		return d[cur][left]=0;
	}
	if(left==m-a[cur]) {
		return d[cur][left]=((left*dfs(cur+1,left-1)%M)+dfs(cur+1,left))%M;
	}
	else if(left+1==m-a[cur])
	{
		return d[cur][left]=(((left+1)*dfs(cur+1,left)%M)+dfs(cur+1,left+1))%M;
	}
	return 0;
}
int main()
{
	int i,j,k;
	while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
	{
		memset(d,0,sizeof(d));
		for(i=0;i<n;i++)
		scanf("%d",&a[i]);
		printf("%d\n",dfs(0,0));
	}
}


内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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