hdu1003

Max Sum

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 67750    Accepted Submission(s): 15546


Problem Description
Given a sequence a[1],a[2],a[3]......a[n], your job is to calculate the max sum of a sub-sequence. For example, given (6,-1,5,4,-7), the max sum in this sequence is 6 + (-1) + 5 + 4 = 14.
 

Input
The first line of the input contains an integer T(1<=T<=20) which means the number of test cases. Then T lines follow, each line starts with a number N(1<=N<=100000), then N integers followed(all the integers are between -1000 and 1000).
 

Output
For each test case, you should output two lines. The first line is "Case #:", # means the number of the test case. The second line contains three integers, the Max Sum in the sequence, the start position of the sub-sequence, the end position of the sub-sequence. If there are more than one result, output the first one. Output a blank line between two cases.
 

Sample Input
2 5 6 -1 5 4 -7 7 0 6 -1 1 -6 7 -5
 

Sample Output
Case 1: 14 1 4 Case 2: 7 1 6
 

这是一个最最大子段和的问题。并且输出子段的头根尾部。

#include<iostream>
#include<stdio.h>
using namespace std;
int a[100000+10];
int sum[100000+10];
void maxsum(int n)
{
    sum[0]=-1;
    sum[1]=a[1];
    int max=a[1];
    int right=1;
    for(int i=2;i<=n;i++)
    {
        if(sum[i-1]>0)sum[i]=sum[i-1]+a[i];
        else sum[i]=a[i];
        if(max<sum[i])
        {
            max=sum[i];right=i;
        }
    }
    int left=right;
    while(sum[left]>=0)left--;
    if(left!=right)//注意这里要不然rihgt就会大于left了。
    left++;
    printf("%d %d %d\n",max,left,right);
}
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    for(int i=1;i<=t;i++)
    {
        int n;
        scanf("%d",&n);
        for(int j=1;j<=n;j++)
        {
            scanf("%d",&a[j]);
        }
        printf("Case %d:\n",i);
        maxsum(n);
        if(i!=t)printf("\n");
    }
    return 0;
}


数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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