poj 1050To the Max dp+暴力

本文介绍了一个算法问题,旨在寻找给定二维数组中具有最大和的子矩阵,并提供了完整的代码实现。通过动态规划方法,计算不同子矩阵的和,找出其中的最大值。

To the Max

Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K
Total Submissions: 36633 Accepted: 19268

Description

Given a two-dimensional array of positive and negative integers, a sub-rectangle is any contiguous sub-array of size 1*1 or greater located within the whole array. The sum of a rectangle is the sum of all the elements in that rectangle. In this problem the sub-rectangle with the largest sum is referred to as the maximal sub-rectangle.
As an example, the maximal sub-rectangle of the array:

0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
is in the lower left corner:

9 2
-4 1
-1 8
and has a sum of 15.

Input

The input consists of an N * N array of integers. The input begins with a single positive integer N on a line by itself, indicating the size of the square two-dimensional array. This is followed by N^2 integers separated by whitespace (spaces and newlines). These are the N^2 integers of the array, presented in row-major order. That is, all numbers in the first row, left to right, then all numbers in the second row, left to right, etc. N may be as large as 100. The numbers in the array will be in the range [-127,127].

Output

Output the sum of the maximal sub-rectangle.

Sample Input

4
0 -2 -7 0 9 2 -6 2
-4 1 -4  1 -1

8  0 -2

Sample Output

15

Source

Greater New York 2001
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
/*
 * 最大连续子段和 + 暴力
 * a11 a12 a13
 * a21 a22 a23
 * a31 a32 a33
 * 计算过程:依次计算如下一维数组的最大连续子段和,和最大的即为结果
 * a11 a12 a13
 * a21 a22 a23
 * a21+a11 a22+a12 a23+a13
 * a31 a32 a33
 * a31+a21 a32+a22 a33+a23
 * a31+a21+a11 a32+a22+a12 a33+a23+a13
 */
#define MIN(a, b) ((a) < (b) ? (a) : (b))
#define MAX(a, b) ((a) > (b) ? (a) : (b))
int data[105][105];
int dp[105][105];
int temp[105];	//find()中
/*
 * 计算data数组的最大连续子段和,下标从start到end,该计算过程不会破坏数组的结构
 * @param data:要计算的数组
 * @param start:数组的开始下标
 * @param end:数组的结束下标
 * @return res:该数组的最大连续子段和
 */
int find(int *data, int start, int end)
{
	int i;
	int res = -999999999;
	memset(temp, 0, sizeof(temp));
	for(i = start; i <= end; ++ i)
	{
		temp[i] = MAX(data[i], temp[i - 1] + data[i]);
		res = MAX(res, temp[i]);
	}
	return res;
}
int main()
{
//	freopen("in.txt", "r", stdin);
	int n;
	while(scanf("%d", &n) == 1)
	{
		memset(data, 0, sizeof(data));
		memset(dp, 0, sizeof(dp));
		int res = -999999999;
		int i, j, k;
		for(i = 1; i <= n; ++ i)
		{
			for(j = 1; j <= n; ++ j)
			{
				scanf("%d", &data[i][j]);
			}
		}
		for(i = 1; i <= n; ++ i)
		{
			for(j = i; j >0; --j)
			{
				for(k = 1; k <= n; ++ k)
				{
					dp[i][k] += data[j][k];
				}
				res = MAX(res, find(dp[i], 1, n));
			}
		}
		printf("%d\n", res);
	}
	return 0;
}


【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值