HDOJ - 3578 DP...巧妙构造DP状态

本文分享了一次在解决复杂题目时遇到的问题及优化思路。初时使用01背包解决问题,却陷入WA困境。后通过阅读出题人的solution,意识到采用动态规划方法(dp)更高效。具体为定义dp[i][j]为拿到第i个橘子扁担的两个篮子重量差为j的最优情况,最终输出dp[n][0]即可。同时注意了一个小trick:当拿取重量为0的橘子且两边重量依旧为0时,该情况不被认为是-1。此过程不仅解决了问题,也深化了对动态规划的理解。
2010年多校联合的一道题...拿到手瞬间想到了POJ1014..以为是个水题..稍微加几个条件直接01背包就ok了..如果K是<=所有数的和的一个偶数..能背出一个K..又能背出一个K/2...则说明K/2是答案..为了找最大的..就做完背包..从总和大小往前扫..找到了就break..找到最优解..立马敲完代码后各种WA~~~~后来发现了Bug...
<wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr>例如: <div style="text-align:center"><wbr>2</wbr></div> <div style="text-align:center"><wbr><wbr>1 2</wbr></wbr></div> <div><wbr>按我开始的思路..能背出2..又能背出1..所以2是答案..但很明显这个数据是找不到符合要求的..然后我又稍加了些判断..自己出了很多数据...没问题..submit还是WA...然后又发现Bug...然后又各种想如何避免Bug..总之一直纠结于如何用01背包来解决...但没有成功..</wbr></div> <div><wbr>今天看了出题人的solution...短短两句话...惊醒梦中人啊...</wbr></div> <div> <div><span style="color:#ff0000; line-height:21px; word-wrap:normal; word-break:normal"><wbr><wbr>典型dp</wbr></wbr></span></div> <div><span style="color:#ff0000; line-height:21px; word-wrap:normal; word-break:normal"><wbr><wbr>dp[i][j]为拿到第i个橘子扁担的两个篮子重量差为j的最优情况,输出dp[n][0]即可。</wbr></wbr></span></div> <div><span style="color:#ff0000; line-height:21px; word-wrap:normal; word-break:normal"><wbr><wbr>小trick注意有重量为0的橘子,如果拿了重量为0的橘子并且两边重量依旧为0,这种情况不是-1。</wbr></wbr></span></div> </div> <div> <span style="color:#ff0000; line-height:21px; word-wrap:normal; word-break:normal"><wbr></wbr></span><wbr>好了..我这个小菜除了前面牢骚一下就不多说了...觉得这种题还是比较典型的....自己还木有这种思想啊~~!!!!</wbr> </div> <div> <textarea readonly name="code" class="cpp">&lt;iostream&gt; #include&lt;stdio.h&gt; #include&lt;string.h&gt; #include&lt;algorithm&gt; using namespace std; int t,T,n,wight[101],TotolWight; int GetMax(int a,int b) { return a&gt;b?a:b; } int GetAbs(int x) { return x&lt;0?-x:x; } int DP() { int i,j,a[2][2001],k=0; memset(a,-1,sizeof(a)); a[0][0]=0; for (i=1;i&lt;=n;i++) { k=1-k; for (j=0;j&lt;=TotolWight;j++) a[k][j]=a[1-k][j]; for (j=0;j&lt;=TotolWight-wight[i];j++) if (a[1-k][j]&gt;=0) a[k][j+wight[i]]=GetMax(a[k][j+wight[i]],a[1-k][j]+wight[i]); for (j=0;j&lt;=TotolWight;j++) if (a[1-k][j]&gt;=0) a[k][GetAbs(j-wight[i])]=GetMax(a[k][GetAbs(j-wight[i])],a[1-k][j]+wight[i]); } if ( !a[k][0] &amp;&amp; wight[1] ) return -1; return a[k][0]/2; } int main() { freopen("3578.in","r",stdin); freopen("3578.out","w",stdout); scanf("%d",&amp;T); for (t=1;t&lt;=T;t++) { scanf("%d",&amp;n); TotolWight=0; for (int i=1;i&lt;=n;i++) { scanf("%d",&amp;wight[i]); TotolWight+=wight[i]; } sort(wight+1,wight+1+n); printf("Case %d: %d\n",t,DP()); } return 0; } </textarea><br> </div> </wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr>
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍了基于Matlab的建模与仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析,构建了非线性状态空间模型,并实现了姿态与位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节,突出非线性系统的精确建模与仿真优势,有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外,文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计与路径规划等,展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器控制系统的设计与验证,支持算法快速原型开发;②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模与仿真过程;③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注动力学建模与控制模块的实现细节,同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容,以全面提升系统仿真与分析能力。
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