poj 2047 Concert Hall Scheduling

本文介绍了一个经典的DP问题,通过分析两个音乐厅一年内的活动安排来最大化收益。文章提供了详细的解题思路与C++代码实现。

题目链接:http://poj.org/problem?id=2047

题目大意及思路:一个公司有两个音乐厅,求能一年中能获得的最大的收益,这个题还真是有点难想啊,可能是早上不在状态,主要是没解决重复加音乐会的问题,开始的思路是对于dp[i][j],计算两个音乐厅分别从哪里转移过来,这样就会导致重复加入音乐会,看了解题报告才知道,可以只计算i>=j时的情况,这样每次就加在天数大的那个音乐厅上,又由于i,j是对称的i<j的情况自然就出来了,很经典的一个dp题。

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<string>
#include<queue>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<stack>
#include<list>
#include<iostream>
#include<map>
using namespace std;
#define inf 0x3f3f3f3f
#define Max 110
int max(int a,int b)
{
	return a>b?a:b;
}
int min(int a,int b)
{
	return a<b?a:b;
}
int p[399],eid,st[1001],ed[1001],w[1001],dp[366][366];
struct node
{
    int to,next;
}e[1010];
void inline addedge(int u,int v)
{
    e[eid].to=v;
    e[eid].next=p[u];
    p[u]=eid++;
}
int main()
{
    int i,j,k,n,maxn;
    while(scanf("%d",&n),n)
    {
        memset(p,-1,sizeof(p));
        maxn=0;
        eid=0;
        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d%d%d",&st[i],&ed[i],&w[i]);
            maxn=max(maxn,ed[i]);
            addedge(ed[i],i);
        }
        dp[0][0]=0;
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for(i=0;i<=maxn;i++)
        {
            for(k=p[i];k!=-1;k=e[k].next)
            {
                int tmp=e[k].to;
                for(j=i;j>=0;j--)//倒序的目的是防止i=j时重复加入
                {
                    dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[st[tmp]-1][j]+w[tmp]);
                    dp[j][i]=dp[i][j];
                  //
                }
                //for(j=i;j>=0;j--)
            }
            for(j=0;j<=i;j++)//使dp[i][j]表示的是第一个房间到第i天,一个房间到第j天的最大值
            {
                if(i>=1)
                dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-1][j]);
                if(j>=1)
                dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i][j-1]);
                dp[j][i]=dp[i][j];
                //printf("i %d j %d dp %d\n",i,j,dp[i][j]);
            }
        }
        for(j=0;j<=maxn;j++)
            dp[maxn][maxn]=max(dp[maxn][maxn],dp[maxn][j]);
        printf("%d\n",dp[maxn][maxn]);
    }
}


内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移与断点问题;② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动与商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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