soj 1874. Three little pigs

本文介绍了一个关于N只不同小猪分配到M所相同房子的问题,并提供了一种利用动态规划解决的方法。该方法考虑了每所房子至少有一只小猪的约束条件,并通过递推公式求解。由于数据规模较大,采用了自定义的大整数类实现高精度计算。

题意:

N只不同的小猪分配到M所相同的房子,问有多少种方法(每所房子至少要有一只小猪)

思路:

对于F[n][m],考虑,第n只小猪单独考虑,有两种情况:

1)前n-1只小猪在m-1所房子里面,第n只小猪单独一个房子

2)前n-1只小猪在m所房子里面,第n只小猪在任意一个房子里面

于是F[n][m] = F[n-1][m-1] + m*F[n-1][m]

初始条件F[k][1] = 1:k只小猪放在一个房子里面有1种方法。

注意:

数据比较大,会超出long long,所以用高精度。

代码:

#include <cstdio>
#include <cstring>
#define N 51

const int MAXLEN = 50;
class BigInt
{
public:
	int  data[MAXLEN];
	BigInt()
	{
		memset(data, 0, sizeof(data));
		data[0] = 1;
	}
	BigInt operator = (const BigInt &ob)
	{
		memcpy(data, ob.data, sizeof(data));
		return *this;
	}
	BigInt operator + (const BigInt &ot)
	{
		BigInt sum;
		int i;
		sum.data[0] = data[0]>ot.data[0] ? data[0] : ot.data[0];
		for (i = 1; i <= sum.data[0]; ++ i)
		{
			sum.data[i] += data[i] + ot.data[i];
			sum.data[i+1] += sum.data[i] / 10;
			sum.data[i] %= 10;
		}
		while (sum.data[i] != 0)
		{
			sum.data[i+1] += sum.data[i] / 10;
			sum.data[i] %= 10;
			i ++;
		}
		sum.data[0] = i - 1;
		while(sum.data[sum.data[0]] == 0 && sum.data[0] > 1)
			sum.data[0] -= 1;
		return sum;
	}
	BigInt operator * (const int n)
	{
		BigInt product;
		int i;
		for (i = 1; i <= data[0]; ++ i)
		{
			product.data[i] += data[i] * n;
			product.data[i+1] += product.data[i] / 10;
			product.data[i] %= 10;
		}
		while (product.data[i] != 0)
		{
			product.data[i+1] += product.data[i] / 10;
			product.data[i] %= 10;
			i ++;
		}
		product.data[0] = i-1;
		while(product.data[product.data[0]] == 0 && product.data[0] > 1)
			product.data[0] -= 1;
		return product;
	}
	void print()
	{
		for (int i = data[0]; i >= 1; -- i)
			printf("%d", data[i]);
	}
};
BigInt f[N][N];
void calc()
{
	for (int i = 1; i < N; ++ i)
		f[i][1].data[1] = 1;
	for (int i = 2; i < N; ++ i)
		for (int j = 1; j < N; ++ j)
			f[i][j] = f[i-1][j-1] + f[i-1][j]*j;
}
int t, n, m;
int main()
{
	calc();
	scanf("%d", &t);
	while (t --)
	{
		scanf("%d %d", &n, &m);
		f[n][m].print();
		printf("\n");
	}
}


【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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