uva 1330 - City Game(dp)

UVA1330 CityGame解题报告
本文详细介绍了UVA1330-CityGame的解题过程,通过记录每个位置向上最多有几个空位,利用l[i]记录向左最大空闲量,r[i]记录向右的最大空闲量,有效地减少了枚举次数,最终计算出最大矩阵面积*3。

题目链接:uva 1330 - City Game


题目大意:‘R’代表被占用的位置,‘F'代表空闲的位置,计算给出图中的最大矩阵面积*3是多少。


解题思路:首先记录每个位置向上最多有几个空位,然后按照行枚举每一个位置,l[i]记录的是向左最大空闲量,r[i]是记录向右的最大空闲量,这样记录后,如果r[i][j] <= r[i][l[j]-1]的话,可以减少大部分的枚举。


#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>

using namespace std;

const int N = 1005;
int n, m, g[N][N];

void init() {
	scanf("%d%d", &n, &m);
	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		for (int j = 1; j <= m; j++) {
			char ch = getchar();
			while (ch != 'R' && ch != 'F') ch = getchar();
			if (ch == 'R') g[i][j] = 0;	
			else g[i][j] = g[i-1][j] + 1;
		}
	}
}

int solve() {
	int ans = 0, l[N], r[N];
	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		g[i][0] = g[i][m+1] = -1;
		for (int j = 1; j <= m; j++) l[j] = r[j] = j;

		for (int j = 1; j <= m; j++) {
			while (g[i][j] <= g[i][l[j]-1]) l[j] = l[j] - 1; 
		}

		for (int j = m; j; j--) {
			while (g[i][j] <= g[i][r[j]+1]) r[j] = r[j] + 1;
			ans = max(ans, g[i][j] * (r[j] - l[j] + 1));
		}
	}
	return ans * 3;
}

int main() {
	int cas;
	scanf("%d", &cas);
	while (cas--) {
		init();
		printf("%d\n", solve());
	}
	return 0;
}


【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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