LeetCode-55-跳跃游戏

本文介绍了一种解决LeetCode-55跳跃游戏问题的方法,通过自顶向下的动态规划算法,使用C++实现了一个可以判断数组中是否存在一种方式能够从第一个位置达到最后一个位置的解决方案。代码详细展示了如何通过深度优先搜索(DFS)遍历所有可能的路径,并使用标记数组优化重复计算。

LeetCode-55-跳跃游戏

/*自顶向下的动态规划*/
#include<iostream>
using namespace std;
int *mark;//标记数组,表示mark[i]是否可以到达最后一个节点,是为1,否为-1
int min(int a, int b){
	return a < b ? a : b;
}
bool dfs(int *nums, int p,int len){
	if (mark[p] != 0){
		return mark[p] == 1 ? true : false;
	}
	int bigjump = min(nums[p] + p, len - 1);//可以跳到的下一个节点的下标最大值
	for (int next = p+1; next <= bigjump; next++){//next是下一个节点
		if (dfs(nums, next, len) == true){
			mark[next] = 1;
			return true;
		}
	}
	mark[p] = -1;//否则p不可以跳到结尾
	return false;
}
int main(){
	int nums[5] = { 3, 2, 1, 0, 4 };
	int len = sizeof(nums) / sizeof(nums[0]);
	mark = new int[len];
	for (int i = 0; i < len; i++){
		mark[i] = 0;
	}
	mark[len - 1] = 1;//最后一个节点是一定可以跳到最后一个节点
	if (dfs(nums, 0, len)){
		cout << "true" << endl;
	}
	else{
		cout << "false" << endl;
	}
	return 0;
}
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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