寒假训练2|总结

14号下午,我们愉快地面对电脑码了一下午的题。虽然本蒟蒻实在也是爆炸,没发挥好,但后来还是照着题解把所有的题做出来了。


A:51nod-1305
一开始确实打算暴力,然后发现:这妥妥的T啊。
然后一阵懵逼,想了半天才码出来。


B:51nod-1091
首先,排序。
一开始只考虑了相邻的两条线段,然后WA了。
然后,用优先队列维护。然后TLE。
最后,发现自己失了智。既然之前优先队列维护的最大的值都不行还去考虑小的?就维护一个值就够了啊。


C:51nod-1596
鬼知道这道题为什么要用读入优化..
而且更智障的是我写了读入优化的函数然而主函数里面还用的scanf!还就这样交了好几次!
然后就是数组要多开点..


D:51nod-1572
一开始暴力模拟,然后..T了。
然后就另开了个数组来预处理,结果发现没有处理好某两个方向处理的顺序。
这很尴尬。


E:51nod-1631
当时知道是线段树,但是误以为一个月366天我当时可能失了智,算下来不能确定有没有爆内存,所以没码起。
我甚至连自然月的定义都不是很清楚。


F:51nod-1791
知道是dp,但是想转移想了很久。
果然我dp弱成渣。


G:51nod-1737
我连题解也只是勉强看懂。
最后强行写过了这题。


H:51nod-1833
乍一眼看过去看不出dp…
然后一看这样转移有道理啊。


总结:
发现自己在很多方面都还需要努力(比如dp和细节)。
然后看不懂题目又是什么操作咯QAQ
我相信我还是有救的。

内容概要:本文系统阐述了智能物流路径规划的技术体系与实践应用,涵盖其发展背景、核心问题建模、关键算法、多目标与动态环境处理、系统架构及典型应用场景。文章以车辆路径问题(VRP)及其变体为核心数学模型,介绍了从Dijkstra、A*等单智能体算法到多车VRP的元启发式求解方法(如遗传算法、蚁群算法、大规模邻域搜索),并深入探讨了多目标优化(成本、时间、碳排放)与动态环境(实时订单、交通变化)下的自适应规划策略。结合城市配送、干线运输、场内物流等案例,展示了路径规划在提升效率、降低成本方面的实际价值,并分析了当前面临的复杂性、不确定性等挑战,展望了AI融合、数字孪生、车路协同等未来趋势。; 适合人群:具备一定物流、运筹学或计算机基础,从事智能交通、物流调度、算法研发等相关工作的技术人员与管理人员,工作年限1-5年为宜。; 使用场景及目标:①理解智能物流路径规划的整体技术架构与核心算法原理;②掌握VRP建模方法与多目标、动态环境下路径优化的实现策略;③为物流系统设计、算法选型与系统优化提供理论依据与实践参考; 阅读建议:建议结合文中案例与数学模型,重点理解算法选择与实际业务场景的匹配逻辑,关注动态规划与多目标优化的工程实现难点,可配合仿真工具或开源求解器进行实践验证。
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