UVA 11389 - The Bus Driver Problem (贪心)

本文探讨了如何在给定的公交车数量、白天和夜晚路线长度及加班费用的情况下,通过贪心算法为每名司机分配最短白天路线和最长夜晚路线,以最小化整体的加班费用。通过案例分析,展示了该方法的有效性和实现过程。

IIUCONLINE CONTEST2008

Problem E: The Bus Driver Problem

Input: standard input

Output: standard output

In a city there arenbus drivers. Also there arenmorning bus routes &nafternoon bus routes with various lengths. Each driver is assigned one morning route & one evening route. For any driver, if his total route length for a day exceedsd, he has to be paid overtime for every hour after the firstdhours at a flatrtaka / hour. Your task is to assign one morning route & one evening route to each bus driver so that the total overtime amount that the authority has to pay is minimized.

Input

The first line of each test case has three integersn,dandr, as described above. In the second line, there arenspace separated integers which are the lengths of the morning routes given in meters. Similarly the third line hasnspace separated integers denoting the evening route lengths. The lengths are positive integers less than or equal to 10000. The end of input is denoted by a case with three 0 s.

Output

For each test case, print the minimum possible overtime amount that the authority must pay.

Constraints

- 1 ≤ n ≤ 100

- 1 ≤ d ≤ 10000

- 1 ≤ r ≤ 5

Sample Input

Output for Sample Input

2 20 5

10 15

10 15

2 20 5

10 10

10 10

0 0 0

50

0


题意:n辆BUS,有n条白天路线,n条夜晚路线,距离上限d,超过上限每小时加工资r。现在求怎么去分配使得给加班工资最少。

思路:贪心。每个BUS选一条最短白天路线和一条最长晚上路线即可。因为对于最小白天路线,选最大的夜晚路线使得d最大,而且如果这样选都会超过d,那么其他的路线都会超过,那么选这个是最合适的。

代码:

#include <stdio.h>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int N = 105;

int n, d, r, af[N], ni[N];

bool cmp(int a, int b) {
    return a > b;
}

void init() {
    for (int i = 0; i < n; i ++)
	scanf("%d", &af[i]);
    for (int i = 0; i < n; i ++)
	scanf("%d", &ni[i]);
}

int solve() {
    int ans = 0;
    sort(af, af + n);
    sort(ni, ni + n, cmp);
    for (int i = 0; i < n; i ++) {
	if (af[i] + ni[i] > d) {
	    ans += (af[i] + ni[i] - d) * r;
	}
    }
    return ans;
}

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


基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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