BZOJ 4244 邮戳拉力赛

本文详细解析了一道C++编程竞赛题目,通过动态规划算法解决了一个复杂的问题。文章提供了完整的代码实现,并对关键步骤进行了注释说明,适合对C++编程和算法设计感兴趣的读者。

题意:

思路:

参考博客

https://blog.youkuaiyun.com/forever_shi/article/details/84931438

 

 

 

/**************************************************************
    Problem: 4244
    User: fufck
    Language: C++
    Result: Accepted
    Time:8364 ms
    Memory:72076 kb
****************************************************************/
 
#include<bits/stdc++.h>
#define rep(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
#define dep(i,a,b) for(int i=b;i>=a;i--)
using namespace std;
#define ll long long
const int N=3e5+5;
const int mod = 998244353;
ll rd()
{
    ll x=0,f=1;char ch=getchar();
    while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch=='-')f=-1;ch=getchar();}
    while(ch>='0'&&ch<='9'){x=x*10+ch-'0';ch=getchar();}
    return x*f;
}
int n,T,u,v,d,e;
ll f[3010][3010];
int main()
{
    n=rd();T=rd();
    memset(f,0x3f,sizeof(f));
    f[0][0]=0;
    rep(i,1,n) 
    {
        u=rd(); v=rd();d=rd();e=rd(); 
        rep(j,1,n) f[i-1][j]+=2*T*j;
         
        rep(j,1,n) f[i][j]=min(f[i][j],f[i-1][j-1]+d+v);
        rep(j,0,n-1) f[i][j]=min(f[i][j],f[i-1][j+1]+e+u);
         
        rep(j,0,n) f[i][j]=min(f[i][j],f[i-1][j]+u+v);
        rep(j,1,n) f[i][j]=min(f[i][j],f[i-1][j]+d+e);
         
        rep(j,1,n) f[i][j]=min(f[i][j],f[i][j-1]+d+v);
        dep(j,0,n-1) f[i][j]=min(f[i][j],f[i][j+1]+u+e);
    }
    printf("%lld\n",f[n][0]+1ll*(n+1)*T); 
} 

 

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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