hdu4521——最长上升子序列

本文介绍了一种间隔上升子序列的算法实现,该算法为最长上升子序列问题的一个变种,要求子序列中相邻元素间在原序列中有至少d个间隔。通过调整经典O(nlogn)解法中的关键步骤,确保了新算法的有效性和正确性。

最长上升子序列的加强版,要求子序列每相邻的两个元素在原序列中间隔大于d。

把正规的最长上升子序列的O(nlogn)的做法改一点就可以了,首先明确g数组的递增性质在这种情况下是不变的,所以可以用二分,只是在计算dp(i)的值的时候g数组保存的应该是[0, i - d - 1]内dp的信息,而不是[0, i - 1]。还有一点要注意的是,每当更新g数组的时候,对于dp(i) = k,num[i]不一定比g[k]小,这也是和原算法不同的地方。

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
using namespace std;

const int maxn = 100000 + 10;
const int inf = 100000000;
int n, d;
int num[maxn];
int dp[maxn], g[maxn];

int main()
{
    freopen("in.txt", "r", stdin);
    while(~scanf("%d %d", &n, &d))
    {
        for(int i = 0; i < n; ++i) scanf("%d", num + i);
        for(int i = 1; i <= n; ++i) g[i] = inf;
        for(int i = 0; i < d && i < n; ++i) dp[i] = 1;
        for(int i = d; i < n; ++i)
        {
            int k = lower_bound(g + 1, g + n + 1, num[i]) - g;
            dp[i] = k;
            int tem = i - d;
            if(g[dp[tem]] > num[tem]) g[dp[tem]] = num[tem];
            //cout << i << " " << dp[i] << "\n";
        }
        int res = 0;
        for(int i = 0; i < n; ++i)
            if(dp[i] > res) res = dp[i];
        printf("%d\n", res);
    }
    return 0;
}

/*
2 0
1 2
5 1
3 4 5 1 2
5 2
3 4 5 1 2

2
2
1

*/


【SCI复现】基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究”展开,结合Matlab代码实现,复现了SCI级别的科研成果。研究聚焦于多个微网主体之间的能源共享问题,引入纳什博弈理论构建双层优化模型,上层为各微网间的非合作博弈策略,下层为各微网内部电热联合优化调度,实现能源高效利用与经济性目标的平衡。文中详细阐述了模型构建、博弈均衡求解、约束处理及算法实现过程,并通过Matlab编程进行仿真验证,展示了多微网在电热耦合条件下的运行特性和共享效益。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和博弈论基础知识的研究生、科研人员及从事能源互联网、微电网优化等相关领域的工程师。; 使用场景及目标:① 学习如何将纳什博弈应用于多主体能源系统优化;② 掌握双层优化模型的建模与求解方法;③ 复现SCI论文中的仿真案例,提升科研实践能力;④ 为微电网集群协同调度、能源共享机制设计提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解模型实现细节,重点关注博弈均衡的求解过程与双层结构的迭代逻辑,同时可尝试修改参数或扩展模型以适应同应用场景,深化对多主体协同优化机制的理解。
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