二模08day2解题报告

T1.引爆炸弹(bomb)

    N个炸弹构成一棵树,引爆一颗叶节点,会一直引爆到根节点。每颗炸弹有一个价值,求引爆k个炸弹的最大价值。

       既然是一棵树,那么自然想到dp。所以先树形dp了一遍(由于可能出现多个根节点所以要预处理)。然后考虑到一个节点的最大价值的路径极有可能和另一路径重合导致重复,所以引入标记数组v[i],根据贪心思想,排排序取k个就好了。

T2.取石子(stone)

  一圈石子,各有分数,得分判断如下:

     然后可以贪心,证明取一块或两块权值最大的石头是最优的。

现取lzw大神证明如下:

          假设取石头的顺序是按权值从大到小来取的,如果一个石头的权值是mid,它左边的石头权值是L,右边的石头权值是R;那么有 L,R>=mid.   再设它和左边的石头的距离为Ld,和右边的石头的距离为Rd,那么选了这个石头可以增加的分数为(Ld+Rd)*mid。   而左边的石头减少的分数为(Rd+1)*L,右边的石头减少的分数为(Ld+1)*R。显然减少的多。

然后就变成很水的题啦。

 

 

T3.化工厂装箱员(worker)

给出n个货物(有ABC三种),装箱员可以同时拿十个物品(手真大),每次装箱可以把手中同一种货物装完,然后从剩下物品中取等量的补上。求最少装箱次数。

  类似于dp,但由于只能倒着来,所以采取dfs的方法,记忆化搜索。Dp(k,a,b,c)的参数表示处理到前k个物品后手中ABC物品的数量。值表示的是剩下的物品还需的次数。

  那么可以枚举每次放A或B或C,从而得到当前dp(k,a,b,c)的值,就AC了。

转载于:https://www.cnblogs.com/zcyhhh/p/5931980.html

【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计划。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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