24339 Problem B 采药

这是一个关于算法优化的问题,描述了一个名为辰辰的孩子如何在有限时间内从多种草药中选择最大价值组合的过程。通过动态规划求解最优解。

问题 B: 采药
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题目描述
辰辰是个天资聪颖的孩子,他的梦想是成为世界上最伟大的医师。为此,他想拜附近最有威望的医师为师。
医师为了判断他的资质,给他出了一个难题。
医 师把他带到一个到处都是草药的山洞里对他说:“孩子,这个山洞里有一些不同的草药,采每一株都需要一些时间,每一株也有它自身的价值。我会给你一段时间, 在这段时间里,你可以采到一些草药。如果你是一个聪明的孩子,你应该可以让采到的草药的总价值最大。”
如果你是辰辰,你能完成这个任务吗?
【输入 】第 一行有两个整数T(1 <= T <= 1000)和M(1 <= M <= 100),用一个空格隔开,
T代表总共能够用来采药的时间,M代表山洞里的草药的数目。
接下来的M行每行包括两个在1到100之间(包括1和100)的整 数,分别表示采摘某株草药的时间和这株草药的价值。
【输出】一个整数,表示在规定的时间内,可以采到的草药的最大总价值。

【样例输入】
70 3
71 100
69 1
1 2
【样例输出】
3
【数据规模】
对于30%的数据,M <= 10;
对于全部的数据,M <= 100。

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>


using namespace std;
const int MaxN = 1010;


int main()
{
#ifdef _DEBUG
    freopen("data.txt", "r+", stdin);
#endif // _DEBUG

    std::ios::sync_with_stdio(false);

    int T, n, dp[MaxN], t[MaxN], w[MaxN];
    cin >> T >> n;

    for (int i = 0; i <= T; ++i)
        dp[i] = 0;

    for (int i = 1; i <= n; ++i)
    {
        cin >> t[i];
        cin >> w[i];
    }

    for (int i =1; i <= n; ++i)
    {
        for (int ti = T; ti >= t[i]; --ti)
            if (t[i] <= ti)
                dp[ti] = max(dp[ti], dp[ti - t[i]] + w[i]);
    }

    cout << dp[T];
    return 0;
}
/**************************************************************
    Problem: 24339
    User: Sharwen
    Language: C++
    Result: 升仙
    Time:10 ms
    Memory:1696 kb
****************************************************************/
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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