POJ 3211 Washing Clothes【01背包+STL】

本文介绍了一种优化衣物清洗过程的算法实现。通过动态规划的方法,该算法能够有效地计算出清洗多种衣物的最佳时间分配方案,从而达到提高清洗效率的目的。文章详细展示了算法的实现流程,并通过具体的代码示例进行说明。

洗每种衣服时间dp[sum[i]-dp[sum[i]>>1];

#include<cstring> #include<iostream> #include<vector> #include<map> using namespace std; int dp[1<<17]; int main() { int n,m;cin.sync_with_stdio(false); string str; while(cin>>n>>m&&m&&n) { map<string,int>b; vector<int>a[10]; for(int i=0;i<n;i++) { cin>>str; b[str]=i; } int ans=0,k,sum[10]; memset(sum,0,20); for(int i=0;i<m;i++) { cin>>k>>str; a[b[str]].push_back(k); sum[b[str]]+=k; } for(int i=0;i<n;i++) { memset(dp,0,(sum[i]+1)<<1); for(int j=a[i].size()-1;j>=0;j--) { int cost=a[i][j]; for(int k=sum[i];k>=cost;k--) dp[k]=max(dp[k],dp[k-cost]+cost); } ans+=sum[i]-dp[sum[i]/2]; } cout<<ans<<endl; } return 0; }
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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