百度Star问题的思考

本文探讨了如何通过简单的逻辑判断实现萌萌小熊从初始位置走向目标位置的策略。重点在于计算小熊所在的列是否可以直接到达目标,或者在无法直接到达时,通过行走一步来尝试相邻列是否可达。该问题巧妙地运用了算法思维,通过逐步判断和路径规划,最终得到解决方案。

1、第一题:度度熊就是要第一个出场

先说一下这个萌萌的题目不知出在哪位大神之手,表示压力山大。

该题思路比较简单,

(1) 首先计算小熊所在的列能否直接到达1,如果不能计算相邻的两个或一个(可能在最边上)列能否直接到达1,如果能,加一条横线可以实现。

(2)如果(1)没有匹配成功,小熊行走一步,继续判断相邻的列能否到达1(该步判断需要删除高于小熊所在点的所有数据数据),如果能,加一条横线可以实现。

(3)重复(2)最终可得结果。

2、

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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