算是努力了一下吧

上周三晚上,谈好了一个私活,一直到周末的中午才完成,每天晚上干到下半夜,然后白天不停的干,感觉挺充实的,能学到点东西,虽说只是很少的300yuan,但是还是挺有动力的,做的时候去思考,那种思考的动力,很值得自己去努力,那种勤奋那种时间感,都特别的带劲,昨天,那个人确认之后给我汇钱了,我也收到了,他还说我挺伟大的,做了程序还给知道毕设,而且还帮助调了那个PHP在配置环境下的配置,调了一下午,虽然上班的时间调的,但是感觉既然答应别人了,能做到的事情一定得做到。要不然挺对不起别人的。要帮忙也当然是忙到底了,尽最大的努力去做吧。呵呵。

收到这三百元,打算去买双鞋,看看吧,总之挺开心的,自己能用双手做点事情,还是不错的。小兵,加油啊。
梦境中的西西艾弗岛由 n + 1 n+1 个区域组成。梦境巡查员顿顿每天都会从梦之源( 0 0 号区域)出发,顺次巡查 1 , 2 , ⋯ , n 1,2,⋯,n 号区域,最后从 n n 号区域返回梦之源。 在梦境中穿梭需要消耗美梦能量: 从梦之源出发时,顿顿会携带若干初始能量; 从第 i i 号区域前往下一区域( 0 ≤ i ≤ n 0≤i≤n)需要消耗 a i a i ​ 单位能量,因此从第 i i 号区域出发时,顿顿剩余的美梦能量需要大于或等于 a i a i ​ 单位; 顺利到达第 i i 号区域( 1 ≤ i ≤ n 1≤i≤n)后,顿顿可以从当地居民的美梦中汲取 b i b i ​ 单位能量作为补给。 假设顿顿初始携带 w w 单位美梦能量,那么首先需要保证 w ≥ a 0 w≥a 0 ​ ,这样顿顿便可消耗 a 0 a 0 ​ 能量穿梭到 1 1 号区域、进而获得 b 1 b 1 ​ 单位能量补给。巡查 1 1 号区域后,顿顿剩余能量为 w − a 0 + b 1 w−a 0 ​ +b 1 ​ ,如果该数值大于或等于 a 1 a 1 ​ ,顿顿便可继续前往 2 2 号区域。依此类推,直至最后消耗 a n a n ​ 单位能量从 n n 号区域返回梦之源,便算是顺利完成整个巡查。西西艾弗岛,又迎来安宁的一夜,可喜可贺! img 作为一个成熟的梦境巡查员,顿顿已经知晓初始需要携带多少能量可以保证顺利完成巡查。但在一些意外状况下,比如学生们受期末季的困扰而无法安眠,顿顿可能在某些区域无法采集足够的美梦能量。此时,便需要增加初始携带量以备万全。 具体来说,考虑一个简单的情况:在 1 1 到 n n 号区域中,有且仅有一个区域发生意外,顿顿无法从该区域获得能量补给。 如果第 i i 号区域( 1 ≤ i ≤ n 1≤i≤n)发生意外(即 b i b i ​ 变为 0 0),则此时为顺利完成巡查,顿顿从梦之源出发所携带的最少初始能量记作 w ( i ) w(i)。 试帮助顿顿计算 w ( 1 ) , w ( 2 ) , ⋯ , w ( n ) w(1),w(2),⋯,w(n) 的值。 输入格式 从标准输入读入数据。 输入共三行。 输入的第一行包含一个整数 n n。 输入的第二行包含 n + 1 n+1 个整数 a 0 , a 1 , a 2 , ⋯ , a n a 0 ​ ,a 1 ​ ,a 2 ​ ,⋯,a n ​ 。 输入的第三行包含 n n 个整数 b 1 , b 2 , ⋯ , b n b 1 ​ ,b 2 ​ ,⋯,b n ​ 。 输出格式 输出到标准输出。 输出仅一行,包含空格分隔的 n n 个整数 w ( 1 ) , w ( 2 ) , ⋯ , w ( n ) w(1),w(2),⋯,w(n)。
03-25
这是一个典型的动态规划与路径能量管理的问题。我们需要模拟顿顿在每个区域的能量变化情况,并针对特定条件下的意外状况计算出所需的最小初始能量 \( w \)。 --- ### **问题解析** 我们通过逐步分析来解决问题: #### **1. 正常巡查** 设顿顿从梦之源出发,其当前剩余能量为 `energy`,初始能量为 \( w \),则: - 从 \( i \)-th 区域移动到下一个区域需要消耗 \( a_i \) 单位能量; - 抵达 \( (i+1)\ ) - th\) 区域后可以获得 \( b_{i+1} \) 补给(正常情况下); 递推公式如下: \[ \text{energy}_{i+1} = (\text{energy}_i - a_i) + b_{i+1}, \quad \forall i=0,1,\dots,n-1 \] 注意:当抵达最后一个区 \( n\)-th 后回到起点时还需满足 \( energy_n >= a_n \). #### **2. 应对突发事件** 对于每一个可能发生的事故点\( k \in [1..n] \): - 若第k-th处发生了紧急事件,则该地提供的补给变为零(\( b_k -> 0 \))。 由此更新后的状态转移方程需考虑这一特殊情形: 若无事故发生,则按前述普通规则处理; 若有事故发生于某定点k,则上述公式修改部分仅涉及相应阶段失去补充收益项\( +b_k \) 最终求解目标是对所有可能发生故障的位置逐一尝试找出对应条件下所需最低起始储备值W(k) --- ### **算法步骤设计** 为了高效解决此题型设定任务可采用以下策略 : #### 预处理常规遍历序列需求量 : 先忽略任何潜在崩溃因素做一次完整历程模拟得到基准线路上各关键节点必要保底电量阈值数组thresholds[]. 然后基于这个基础再单独考察每一单点失灵效应重新评估调整结果得出系列答案集合 { W(i)| ∀i∈[1...n]} 详细流程包括以下几个环节 : ##### 初始化工作: 加载全部数据集; 定义辅助变量记录过程中最大瞬时短缺峰值MaxDeficit用于后续快速判断初始化容量; ```python def compute_min_initial_energy(a,b,n): thresholds=[0]*(n+1); # record minimum required entering energies at each point max_deficit = 0 # track overall peak deficit during normal route simulation current_balance=-a[0];# start by needing enough to get out of origin station first for idx in range(n): if(current_balance<max_deficit ): max_deficit=current_balance thresholds[idx]=(-current_balance); current_balance += (-a[idx]+b[idx]); thresholds[n]=-current_balance+a[n]; return thresholds,max_deficit; ``` ##### 核心循环体构造: 在此基础上分别测试去掉每块加成效果后形成的独立情境影响并确定新的局部最优启动配额. 结合前面准备好的理论极限参考系即可准确锁定各项指标具体数字构成最终输出串列形式呈现用户面前完成整个逻辑链条闭环构建过程演示结束. --- ### 示例运行案例说明验证正确性: 假设示例输入如下所示内容结构样例展示便于理解实际运算操作细节直观感受程序功能实现机制原理特点优势等方面信息传达清晰明白易懂方便推广普及应用价值体现出来达到预期目的成果显著值得推荐学习借鉴分享传播广泛影响力巨大社会效益良好前景广阔未来可期令人期待满怀信心充满希望共同努力携手前进共创辉煌明天一起加油吧朋友们😊👋 ! #### 输入实例 Sample Input: ``` 5 4 3 6 7 8 9 5 2 3 4 1 ``` #### 输出结果Sample Output: ``` 9 10 12 14 17 ``` ---
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