CF711C三维DP

这是一篇关于使用动态规划解决公园树木涂色问题的文章,数据范围为100,要求使得所有树木颜色贡献恰好为k的最小花费。代码中展示了如何初始化dp数组并进行状态转移,最后找到最小花费。

题目链接

题目大意:公园里有 n n n棵树,每棵树有颜色 a i a_i ai,也可能没涂颜色,现在有 m m m种颜料,可以给没颜色的树涂颜色,花费以矩阵的形式给出: a [ i ] [ j ] a[i][j] a[i][j]表示第 i i i棵树涂颜色 j j j的花费。连续相同的一段颜色贡献为 1 1 1,求所有树贡献恰好为 k k k的最小花费。

卡了半天的简单DP题。数据范围 100 100 100 O ( n 4 ) O(n^4) O(n4)可写。设 d p [ i ] [ j ] [ k ] dp[i][j][k] dp[i][j][k]为前 i i i颗树,第 i i i颗为 j j j颜色,贡献为 k k k的最小花费。

AC代码:

int n, m, k, ans = INF;
int col[110];
int mp[110][110];
long long dp[110][110][110]; //dp[i][j][l]表示第i棵树用颜色j产生l贡献的最小花费

int main()
{
    scanf("%d%d%d", &n, &m, &k);
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        scanf("%d", &col[i]);
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        for (int j = 1; j <= m; j++)
            scanf("%d", &mp[i][j]);

    fill(dp[0][0], dp[0][0] + 110 * 110 * 110, INF); //初始化
    if (col[1])
        dp[1][col[1]][1] = 0;
    else
        for (int j = 1; j <= m; j++)
            dp[1][j][1] = mp[1][j];

    for (int i = 2; i <= n; i++)
    {
        if (!col[i]) //如果可以涂颜色
        {
            for (int j = 1; j <= m; j++)
                for (int l = 1; l <= k; l++)
                    for (int j2 = 1; j2 <= m; j2++)
                        if (j2 != j) //和前一颗不同色
                            dp[i][j][l] = min(dp[i][j][l], dp[i - 1][j2][l - 1] + mp[i][j]);
                        else //和前一颗同色
                            dp[i][j][l] = min(dp[i][j][l], dp[i - 1][j2][l] + mp[i][j]);
        }
        else //不能涂颜色
        {
            for (int j = 1; j <= m; j++)
                for (int l = 1; l <= k; l++)
                    if (col[i] == j) //和前一颗同色
                        dp[i][col[i]][l] = min(dp[i][col[i]][l], dp[i - 1][j][l]);
                    else //和前一颗不同色
                        dp[i][col[i]][l] = min(dp[i][col[i]][l], dp[i - 1][j][l - 1]);
        }
    }

    long long ans = INF;
    for (int i = 1; i <= m; i++) //枚举最后一棵树的颜色
        ans = min(ans, dp[n][i][k]);
    printf("%lld\n", ans == INF ? -1 : ans);
    return 0;
}
通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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