HDU 1260 Tickets

题意

有k个人买票,可以一个一个的买,有k种等待时间cost[i],也可以相邻的两个人一起买,有k-1种等待时间dcost[i],问如何买票可以使得总时间最小。

分析

对于第i个人来说他买票有三种可能,自己单独买,和上一个相邻的伙计一起买,和下一个伙计一起买。但是他和下个人一起买与下个一个人和他一起买是一样的情况。因此这里只考虑上一个人的。这里这样定义dp数组dp[i]:第i个人买票时和他前面所有人的等待时间最少。上述分析可知dp[i+1]=min(dp[i]+cost[+1i],dp[i-1]+dcost[i]).dp[k-1]就是最小时间。最后他还要求转化成时分秒的形式,这个我用到了一个to_string()函数,这个函数可以转化整形和浮点成string。最后还要用am和pm来表示。

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <string>
#define INF 1000000
using namespace std;
int min(int a, int b)
{
    return a < b ? a : b;
}
int main()
{
    int n;
    cin >> n;
    while (n--)
    {
        int k, cost[2005], dcost[2005];
        cin >> k;
        for (int i = 0; i < k; i++)
            cin >> cost[i];
        for (int i = 0; i < k - 1; i++)
            cin >> dcost[i];
        int dp[2005];
        //因为是最小值,所以要初始最大化
        for (int i = 0; i < k; i++)
            dp[i] = INF;
        dp[0] = cost[0];
        dp[1] = min(cost[0] + cost[1], dcost[0]);
        //构建dp数组
        for (int i = 1; i < k-1; i++)
        {
            dp[i + 1] = min(dp[i] + cost[i + 1], dp[i - 1] + dcost[i]);
        }
        //先求出时分秒的整数表达
        int h, m1, m2, s;
        s = dp[k - 1] % 60;
        m1 = dp[k - 1] / 60;
        m2 = m1 % 60;
        h = (m1 / 60) + 8;
        string a = to_string(h);
        //判断是否需要进成pm
        bool flag = 0;
        if (h >= 12) { h -= 12; flag = 1; }
        if (h < 10) a = "0" + a;//如果是个位前面要补零
        a += ":";
        if (m2 < 10) a = a + "0" + to_string(m2);
        else a += to_string(m2);
        a += ":";
        if (s > 0 && s < 10) a = a + "0" + to_string(s);
        else a += to_string(s);
        if (flag) a += " pm";
        else a += " am";
        cout << a << endl;
    }
    return 0;
}
【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析与p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析,并结合拓扑优化技术,提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布,采用p-范数对全局应力进行有效聚合,避免传统方法中应力约束过多的问题,进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏感度,为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏感度计算的核心环节,适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员与工程技术人员,尤其适合从事结构设计、力学仿真与多学科优化的相关从业者; 使用场景及目标:①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化;②帮助理解伴随法在敏感度分析中的应用原理与编程实现;③服务于科研复现、论文写作与工程项目中的结构性能提升需求; 阅读建议:建议读者结合有限元理论与优化算法知识,逐步调试Matlab代码,重点关注伴随方程的构建与p-范数的数值处理技巧,以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
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