记忆化搜索——ZOJ3352

本文探讨了在有向无环图(DAG)上进行博弈的过程,其中玩家通过移动旗子来影响罚金分配。详细介绍了状态转移方程、动态规划求解过程及初始步数的策略,揭示了如何通过最优策略获取最大收益。

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题目描述:

两个人在DAG上的博弈,图上有两个旗子,一白一黑,每次可以移动一个旗子,不能移动的那个人为负。输的人要负相应的罚金。移动一次白旗罚金增加,移动黑旗罚金减少。问最后先手获得最多的钱和第一步有多少种走法。

大致思路:

定义状态dp(i,j,k)表示白旗在i,黑旗在j,当前罚金为k时候能得到的最大钱数,转移可以转移到i指向的边,和j指向的边,最后i和j都没有出边的时候返回。

代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <vector>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <set>

using namespace std;

const int maxn = 50 + 10;
const int inf = 65536;
vector<int> g[maxn];
int p[maxn];
int n,m,x,y;
int dp[maxn][maxn][maxn*4];
int sum[maxn][maxn][maxn*4];

int rec(int x,int y,int k) {
    if (sum[x][y][k+100] != -1) return dp[x][y][k+100];
    int &a = dp[x][y][k+100],&b = sum[x][y][k+100];
    a = (g[x].empty() && g[y].empty()) ? -k : -inf;
    b = 1;
    for (int i = 0; i < g[x].size(); i++) {
        int tmp = -rec(g[x][i],y,k+p[g[x][i]]);
        if (tmp > a) {
            a = tmp;
            b = 1;
        }
        else if (tmp == a) b++;
    }
    for (int i = 0; i < g[y].size(); i++) {
        int tmp = -rec(x,g[y][i],k-p[g[y][i]]);
        if (tmp > a) {
            a = tmp;
            b = 1;
        }
        else if (tmp == a) b++;
    }
    return a;
}

int main() {
    while (cin>>n>>m>>x>>y) {
        //memset(dp,inf,sizeof(dp));
        memset(sum,0xff,sizeof(sum));
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            scanf("%d",p+i);
            g[i].clear();
        }
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            int a,b;
            scanf("%d%d",&a,&b);
            g[a].push_back(b);
        }
        rec(x,y,1);
        cout<<dp[x][y][101]<<" "<<sum[x][y][101]<<endl;
    }
}


内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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