CF18B/01背包

该博客探讨了一个优化问题,即在购物时如何通过偷窃行为最小化支付金额。作者提出,对于n件商品,每件商品有特定的时间成本和价格。问题转化为01背包问题的变种,通过动态规划求解最小花费。代码实现中,利用动态规划数组dp,从后往前遍历商品,更新每个状态下的最小花费。最后输出dp[n]作为答案。

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题目

B. Checkout Assistant

n n n件商品,每件需要花费 t i t_i ti秒时间、 c i c_i ci元钱支付。但是每一秒钟,你可以偷走一件商品(不用付钱),求最小支付金额。

求解思路

如果购买了物品 i i i,相当于花费 c i c_i ci元,拿走 t i + 1 t_i+1 ti+1件物品,求拿走至少 n n n件物品的最小花费。

难点在于将问题转化为01背包模型,将01背包改改即可。

代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int N = 2e3 + 5;

int t[N], c[N];

int n, m;
long long dp[N];
void solve()
{
    cin >> n;
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        cin >> t[i] >> c[i];
    memset(dp, 0x3f3f3f3f3f3f3f3f, sizeof dp);
    dp[0] = 0;
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        for (int j = n; j >= 1; j--)
            dp[j] = min(dp[max(0, j - t[i] - 1)] + c[i], dp[j]);
    cout << dp[n] << endl;
}

int main()
{
    solve();
    return 0;
}
内容概要:本文详细介绍了DirectX修复工具的功能及其重要性。DirectX是微软开发的多媒体编程接口,广泛应用于游戏开发、多媒体播放和工业设计等领域。它包含Direct3D、Direct2D、DirectInput、DirectSound和DXGI等多个组件,这些组件协同工作,为多媒体应用提供全面支持。然而,由于软件安装与卸载、驱动程序更新、系统升级、病毒攻击和硬件故障等因素,DirectX可能出现问题,导致游戏或软件无法启动、画面显示异常、音频问题等。DirectX修复工具通过全面检测、智能修复、备份与还原、解决关键错误等功能,帮助用户快速准确地修复这些问题,确保系统恢复正常运行。文中还详细讲解了修复工具的不同版本(标准版、增强版、在线修复版)的特点,以及使用过程中可能遇到的问题及解决方法。 适合人群:适用于所有使用Windows操作系统的用户,尤其是游戏玩家和多媒体软件用户。 使用场景及目标:①帮助用户解决因DirectX故障导致的游戏无法启动、画面显示异常、音频问题等;②确保多媒体应用正常运行,避免图形显示错误、色彩异常等问题;③为不具备专业知识的普通用户提供便捷的修复方案。 其他说明:使用DirectX修复工具时,用户应确保下载来源的安全性,保持修复过程的稳定性,并可在必要时尝试多次修复或更换其他修复工具。此外,文中还提供了详细的使用教程,包括下载渠道、安装与解压、运行与检测、查看结果与修复以及诊断功能的使用,帮助用户更好地理解和操作修复工具。
内容概要:本文综述了电能质量扰动(PQDs)检测与识别的研究现状。随着新能源发电的快速发展,PQDs问题日益严重。文章梳理了当前研究中的关键问题,包括信号特征检测精度不足、特征选择冗余及扰动类型识别能力有限等。详细阐述了基于先进信号处理技术的特征检测方法、智能算法的特征提取策略以及深度学习模型的分类识别技术,分析了各类方法的优缺点。最后指出了当前研究中存在的问题,并对未来发展趋势进行了展望。此外,文章还提供了详细的代码实现,涵盖了从信号生成、特征提取到基于深度学习的分类识别,再到结果分析与可视化的全过程。 适合人群:具备一定电能质量基础知识和编程能力的研发人员、研究生及以上学历的电力系统研究人员。 使用场景及目标:①适用于电力系统监测与维护部门,帮助其提升对电能质量扰动的检测与识别能力;②为高校和科研机构提供理论依据和技术支持,推动相关领域的学术研究;③为企业研发团队提供实用的技术方案,助力开发更高效的电能质量监测产品。 其他说明:本文不仅提供了理论分析,还通过具体代码实现了多种先进的检测与识别方法,包括但不限于小波变换、FFT、STFT、CNN、LSTM等。这些方法能够有效应对实际应用中的复杂情况,如高噪声环境下的信号处理、多类型扰动的精确分类等。同时,文中还探讨了未来的研究方向,如基于Transformer的端到端识别架构、结合物理约束的深度学习、边缘计算部署优化等,为后续研究提供了有价值的参考。
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