hdu 2830 Matrix Swapping II

本文介绍了一种通过动态规划和排序来求解给定0-1矩阵中最大全1子矩形面积的方法。该方法允许交换矩阵中的任意两列以增大子矩形的最大面积。
 Given an N * M matrix with each entry equal to 0 or 1. We can find some rectangles in the matrix whose entries are all 1, and we define the maximum area of such rectangle as this matrix’s goodness.

We can swap any two columns any times, and we are to make the goodness of the matrix as large as possible.

Input
There are several test cases in the input. The first line of each test case contains two integers N and M (1 ≤ N,M ≤ 1000). Then N lines follow, each contains M numbers (0 or 1), indicating the N * M matrix
Output
Output one line for each test case, indicating the maximum possible goodness.
Sample Input

3 4
1011
1001
0001
3 4
1010
1001
0001

Sample Output

4
2

这道题就是用dp[i][j]表示以i,j为底,包含当前位置的全有1组成的长度,由于可交换,我们对每一行的dp[i]进行排序之后直接遍历计算即可

#include <bits/stdc++.h>
typedef long long ll;
using namespace std;
const int N=1e3+10;
int arr[N][N];
int num[N];
char app[N][N];
int main()
{
    ios::sync_with_stdio(false);
    int n,m;
    while(cin>>n>>m)
    {
        memset(arr,0,sizeof arr);
        for(int i=1;i<=n;i++)
            cin>>app[i];
        int mx=0;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            for(int j=0;j<m;j++)
            {
                if(app[i][j]=='1')
                    arr[i][j]=arr[i-1][j]+1;
                else
                    arr[i][j]=0;
                num[j]=arr[i][j];
            }
            sort(num,num+m);
            for(int j=0;j<m;j++)
                mx=max(mx,num[j]*(m-j));
        }
        cout<<mx<<endl;
    }
    return 0;
}
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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