ABC 147 D(位运算,按位计贡献 E(矩阵上的背包

这篇博客探讨了两种算法问题的解决方案:一是计算序列中任意两个数异或和的高效方法,通过按位考虑并利用位运算优化;二是矩阵路径问题,采用类似砝码称重的背包策略,寻找红色和蓝色权值之和绝对差最小的路径。文章通过代码展示了如何实现这两种优化策略。

D - Xor Sum 4
题意:
给定一个序列,求序列中任意两个数的异或和
思路:
按位考虑,第 i i i 位的贡献为序列中第 i i i 位为 0 0 0 的数的个数 × \times × i i i 位为 1 1 1 的数的个数 × \times × 2 i 2^i 2i
code:

#include<bits/stdc++.h>
#define endl '\n'
#define ll long long
#define ull unsigned long long
#define ld long double
#define all(x) x.begin(), x.end()
#define mem(x, d) memset(x, d, sizeof(x))
#define eps 1e-6
using namespace std;
const int maxn = 2e6 + 9;
const int mod = 1e9 + 7;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
const ll INF = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f;
ll n, m;
int a[100];
ll ans = 0;

void work()
{
	cin >> n;
	for(int i = 1; i <= n; ++i){
		ll x;cin >> x;
		for(int j = 0; j < 60; ++j) if(x & (1ll << j))
			++a[j];
	}
	ll p = 1;
	for(int i = 0; i < 60; ++i){
		(ans += a[i] * (n - a[i]) % mod * p % mod) %= mod;
		p = p * 2 % mod;
	}	
	cout << ans;
}

int main()
{
	ios::sync_with_stdio(0);
//	int TT;cin>>TT;while(TT--)
	work();
	return 0;
}

E - Balanced Path
题意:
给定一个矩阵,每个格子有两个数 a i , j ,   b i , j a_{i,j}, \ b_{i,j} ai,j, bi,j,选择一个涂成红色,另一个涂成蓝色。问从 ( 1 , 1 ) (1,1) (1,1) ( n , m ) (n,m) (n,m) 选择一条路线,使得红色权值之和与蓝色权值之和绝对相差最小.
思路:
类似于砝码称重的背包问题
f [ i ] [ j ] [ w ] f[i][j][w] f[i][j][w] 表示走到格子 ( i , j ) (i,j) (i,j) 的答案最小值
题解,没用bitset优化
code:

#include<bits/stdc++.h>
#define endl '\n'
#define ll long long
#define ull unsigned long long
#define ld long double
#define all(x) x.begin(), x.end()
#define mem(x, d) memset(x, d, sizeof(x))
#define eps 1e-6
using namespace std;
const int maxn = 80 + 1;
const int mod = 1e9 + 7;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
const ll INF = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f;
ll n, m;
bitset <25601> f[maxn][maxn];
int a[maxn][maxn], b[maxn][maxn];

void work()
{
	cin >> n >> m;
	for(int i = 1; i <= n; ++i)
		for(int j = 1; j <= m; ++j)
			cin >> a[i][j];
	for(int i = 1; i <= n; ++i)
		for(int j = 1; j <= m; ++j)
			cin >> b[i][j];
	f[1][1][12801 - a[1][1] + b[1][1]] = 1;
	f[1][1][12801 + a[1][1] - b[1][1]] = 1;
	for(int i = 1; i <= n; ++i)
		for(int j = 1; j <= m; ++j)
		{
			if(i == 1 && j == 1) continue;
			f[i][j] |= f[i-1][j] >> abs(a[i][j] - b[i][j]);
			f[i][j] |= f[i-1][j] << abs(a[i][j] - b[i][j]);
			f[i][j] |= f[i][j-1] >> abs(a[i][j] - b[i][j]);
			f[i][j] |= f[i][j-1] << abs(a[i][j] - b[i][j]);
		}
	int ans = f[n][m].count();
	for(int i = 0; i <= 12800; ++i)
		if(f[n][m][12801 - i] || f[n][m][12801 + i]){
			ans = i;break;
		}
	cout << ans;
}

int main()
{
	ios::sync_with_stdio(0);
//	int TT;cin>>TT;while(TT--)
	work();
	return 0;
}

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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