PACM Team 背包,求具体方案数(n <=36)

这篇博客介绍了如何使用动态规划和状态压缩技术解决背包问题,通过优化空间复杂度,避免了开五维数组。代码示例分别展示了两种不同的实现方式,一种利用二进制状态压缩,另一种通过记录路径。博客强调了在n值较小时这种优化的有效性。

PACM Team
很显然的一道背包,但是我们无法开 5 维 m a x n maxn maxn 大小的数组来求具体方案
因此需要考虑优化掉一维空间
因为 n n n 非常小,所有我们可以用采用二进制状态压缩来维护每一位选或不选
看代码
code:

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
using namespace std;
const int maxn = 38;
ll f[maxn][maxn][maxn][maxn][2], n;
int P, A, C, M;
struct node
{
	int p,a,c,m,g;
}a[maxn];
void work()
{
	cin >> n;
	for(int i = 1; i <= n; ++i) cin >> a[i].p >> a[i].a >> a[i].c >> a[i].m >> a[i].g;
	cin >> P >> A >> C >> M;
	for(int i = 1; i <= n; ++i)
	{
		for(int j = P; j >= a[i].p; -- j)
		{
			for(int k = A; k >= a[i].a; --k)
			{
				for(int l = C; l >= a[i].c; --l)
				{
					for(int r = M; r >= a[i].m; --r)
					{
						if(f[j][k][l][r][0] < f[j-a[i].p][k-a[i].a][l-a[i].c][r-a[i].m][0] + a[i].g)
						{
							f[j][k][l][r][0] = f[j-a[i].p][k-a[i].a][l-a[i].c][r-a[i].m][0] + a[i].g;
							f[j][k][l][r][1] = f[j-a[i].p][k-a[i].a][l-a[i].c][r-a[i].m][1] | (1ll << (i - 1));
						}
					}
				}
			}
		}
	}
	vector <int> v;
	for(int i = 1; i <= n; ++i) if(f[P][A][C][M][1] & (1ll << (i - 1))) 
		v.push_back(i - 1);
	sort(v.begin(), v.end());
	cout << v.size() << endl;
	for(int i = 0; i < v.size(); ++i)
		cout << v[i] << " ";
}

int main()
{
	ios::sync_with_stdio(0);
	work();
	return 0;
}

或者开一个 b o o l bool bool 数组记录路径

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
using namespace std;
#define fast ios::sync_with_stdio(false),cin.tie(0),cout.tie(0)
#define sc(a) scanf("%lld",&a)
#define pf(a) printf("%d",a) 
#define endl "\n"
#define int long long
#define mem(a,b) memset(a,b,sizeof a)
#define ull unsigned long long
#define INF 0x3f3f3f3f3f3f3f3f
#define inf 0x3f3f3f3f
#define rep(i,a,b) for(auto i=a;i<=b;++i)
#define bep(i,a,b) for(auto i=a;i>=b;--i)
#define lowbit(x) x&(-x)
#define PII pair<int,int>
#define PLL pair<ll,ll>
#define PI acos(-1)
#define pb push_back
#define x first
#define y second
const double eps = 1e-6;
const int mod = 998244353;
const int MOD = 1e9 + 7;
const int N=40;
int f[N][N][N][N];
int p[N], m[N], g[N], a[N], c[N];
bool ans[N][N][N][N][N];
int P, A, C, M;
signed main()
{
	int n;
	sc(n);
	for(int i=1;i<=n;++i)
	{
		cin>>p[i]>>a[i]>>c[i]>>m[i]>>g[i];
	}
	sc(P); sc(A);sc(C);sc(M);
//	cout<<P<<A<<C<<M<<endl;
	for(int i=1; i<=n; ++i)
	{
//		cout<<1;
		for(int pp=P; pp>=p[i]; --pp)
		{
//			cout<<1;
			for(int aa=A; aa>=a[i]; --aa)
			{
//				cout<<1;
				for(int cc=C; cc>=c[i]; --cc)
				{
					for(int mm=M; mm>=m[i]; --mm)
					{
						if(f[pp][aa][cc][mm]<f[pp-p[i]][aa-a[i]][cc-c[i]][mm-m[i]] + g[i])
						{
							f[pp][aa][cc][mm] = f[pp-p[i]][aa-a[i]][cc-c[i]][mm-m[i]] + g[i];
							ans[i][pp][aa][cc][mm]=1;
						}
						
					}
				}
			}
		}
	}
	vector<int> line;
	for(int i=n;i>=1;i--)
	{
		if(a[i] > A || p[i] > P || c[i] > C || m[i] > M)    continue ;
		if(ans[i][P][A][C][M]==1)
		{
			line.push_back(i-1);
			P-=p[i];
			A-=a[i];
			C-=c[i];
			M-=m[i];
		}
	}
	cout<<line.size()<<endl;
	for (auto lin : line) 
	{
		cout << lin<<' ';
    }
	return 0;
}
AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
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