HDU 1203 I NEED A OFFER!(01背包)

留学申请最优策略
本文介绍了一个留学申请场景下的概率计算问题,旨在最大化获得至少一份offer的概率。通过动态规划的方法求解,将递推公式从加法变为乘法,实现对Speakless在有限预算内选择学校以提高成功率的算法。

Problem Description
Speakless很早就想出国,现在他已经考完了所有需要的考试,准备了所有要准备的材料,于是,便需要去申请学校了。要申请国外的任何大学,你都要交纳一定的申请费用,这可是很惊人的。Speakless没有多少钱,总共只攒了n万美元。他将在m个学校中选择若干的(当然要在他的经济承受范围内)。每个学校都有不同的申请费用a(万美元),并且Speakless估计了他得到这个学校offer的可能性b。不同学校之间是否得到offer不会互相影响。“I NEED A OFFER”,他大叫一声。帮帮这个可怜的人吧,帮助他计算一下,他可以收到至少一份offer的最大概率。(如果Speakless选择了多个学校,得到任意一个学校的offer都可以)。
 

Input
输入有若干组数据,每组数据的第一行有两个正整数n,m(0<=n<=10000,0<=m<=10000) 
后面的m行,每行都有两个数据ai(整型),bi(实型)分别表示第i个学校的申请费用和可能拿到offer的概率。 
输入的最后有两个0。
 

Output
每组数据都对应一个输出,表示Speakless可能得到至少一份offer的最大概率。用百分数表示,精确到小数点后一位。
 

Sample Input
10 3 4 0.1 4 0.2 5 0.3 0 0
 

Sample Output
44.0%
Hint
You should use printf("%%") to print a '%'.

思路:

要求至少收到1份的概率,只需求收不到概率,用1减之即可。

各点概率初始化全为1,递推公式即从普通的+号变成*号,dp[j]=min(dp[j-a]*b,dp[j]);

代码:

#include<stdio.h>
#define min(a,b) (a<b?a:b)

double dp[10005];

int main()
{
    int n,m,i,j,a;
    double b;
    while(scanf("%d%d",&n,&m),n+m)
    {
        for(i=0;i<=n;i++)dp[i]=1;
        for(i=0;i<m;i++)
        {
            scanf("%d%lf",&a,&b);
            b=1-b;
            for(j=n;j>=a;j--)
            {
                dp[j]=min(dp[j-a]*b,dp[j]);
            }
        }
        printf("%.1lf%%\n",(1-dp[n])*100);
    }
	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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