UVALive - 5088 Alice and Bob's Trip 树形dp

本文介绍了一种使用树形动态规划解决特定路权分配问题的方法。在该问题中,男性希望获得更大的路权而女性则希望路权较小,但都需要确保路权值位于指定区间内。通过自底向上地遍历树,并根据节点类型选择最大或最小值来实现。

https://icpcarchive.ecs.baylor.edu/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=3089

题意大体是男想要更大的路权,女想要更少的路权,但还要保证路权在LR范围内

树形dp从下往上走男生选的时候,就选一个较大的且在范围内的,女选的时候就选一个较小的且在范围内的,

找了好多题解,hdu都是过不了的。只能过UVAlive上的,应该是数据谁,不过这个思路挺好的。。。

#include<stdio.h>
#include<algorithm>
#include<vector>
#define inf 0x3f3f3f3f
using namespace std;
struct node
{
    int ne,cost;
};
vector<node>w[500005];
int dp[500005];
int l,r;
long long sum;
int dfs(int x, bool flog, int t)
{
    if(flog)
        dp[x]=-inf;
    else
        dp[x]=inf;
    if(w[x].size()==0)
    {
        dp[x]=t;
        return 0;
    }
    for(int i=0;i<w[x].size();i++)
    {
     //   sum+=w[x][i].cost;
        dfs(w[x][i].ne, !flog, w[x][i].cost);
      //  sum-=w[x][i].cost;
        if(flog && dp[w[x][i].ne]+t<=r && dp[w[x][i].ne]+t>=l)
        {
            dp[x]=max(dp[x], dp[w[x][i].ne]+t);
        }
        else if(!flog && dp[w[x][i].ne]+t<=r && dp[w[x][i].ne]+t>=l)
        {
            dp[x]=min(dp[x], dp[w[x][i].ne]+t);
        }
    }
}

int main()
{
    int n,a,b,c;
    while(~scanf("%d%d%d",&n,&l,&r))
    {
        for(int i=0;i<n;i++)
            w[i].clear();

        for(int i=0;i<n-1;i++)
        {
            scanf("%d %d %d",&a,&b,&c);
            node point;
            point.ne=b;
            point.cost=c;
            w[a].push_back(point);
        }
        sum=0;
        dfs(0,1,0);
        if(dp[0]<=r&&dp[0]>=l)
            printf("%d\n",dp[0]);
        else
            printf("Oh, my god!\n");
    }
    return 0;
}


【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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