Educational Codeforces Round 9 E. Thief in a Shop

本文介绍了一种解决特定背包问题的方法,通过使用快速傅立叶变换(FFT)来计算不同物品价值组合的可能性。该方法利用布尔数组减少精度误差,并详细展示了如何通过卷积计算所有可能的价值组合。

【题目链接】点击打开链接

【题意】给定N, K, N种物品每种的价值为Ai,必须装满K个物品的背包,求所有能装的价值,从小到大输出。

【解题方法】其实就是长度为1000的价值向量的k次幂, 存在该价值就为1,否则为0。然后用FFT求K维卷积,用bool数组可以降低精度误差,同时长度不要直接设为1e6。

【复杂度分析】 O(W*logW*logK)

【AC代码】

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#pragma comment(linker,"/STACK:102400000,102400000")
#include <ext/pb_ds/assoc_container.hpp>
#include <ext/pb_ds/tree_policy.hpp>
#include <ext/pb_ds/hash_policy.hpp>
#include <set>
#include <map>
#include <queue>
#include <stack>
#include <cmath>
#include <cstdio>
#include <time.h>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <complex>
#include <sstream> //isstringstream
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
//using namespace __gnu_pbds;
typedef long long LL;
typedef pair<int, LL> pp;
#define REP1(i, a, b) for(int i = a; i < b; i++)
#define REP2(i, a, b) for(int i = a; i <= b; i++)
#define REP3(i, a, b) for(int i = a; i >= b; i--)
#define CLR(a, b)     memset(a, b, sizeof(a))
#define MP(x, y)      make_pair(x,y)
template <class T1, class T2>inline void getmax(T1 &a, T2 b) { if (b>a)a = b; }
template <class T1, class T2>inline void getmin(T1 &a, T2 b) { if (b<a)a = b; }
const int maxn = (1<<21) + 10;
const int maxm = 100010;
const int maxs = 10;
const int maxp = 1e3 + 10;
const int INF  = 1e9;
const int UNF  = -1e9;
const int mod  = 1e9 + 7;
const double PI = acos(-1);
//head

typedef complex <double> Complex;

void rader(Complex *y, int len) {
    for(int i = 1, j = len / 2; i < len - 1; i++) {
        if(i < j) swap(y[i], y[j]);
        int k = len / 2;
        while(j >= k) {j -= k; k /= 2;}
        if(j < k) j += k;
    }
}
void fft(Complex *y, int len, int op) {
    rader(y, len);
    for(int h = 2; h <= len; h <<= 1) {
        double ang = op * 2 * PI / h;
        Complex wn(cos(ang), sin(ang));
        for(int j = 0; j < len; j += h) {
            Complex w(1, 0);
            for(int k = j; k < j + h / 2; k++) {
                Complex u = y[k];
                Complex t = w * y[k + h / 2];
                y[k] = u + t;
                y[k + h / 2] = u - t;
                w = w * wn;
            }
        }
    }
    if(op == -1) for(int i = 0; i < len; i++) y[i] /= len;
}
int n, m, k;
Complex x1[maxn], x2[maxn];
bool p[maxn], q[maxn];

void multiply(bool *p, int &n, bool *q, int m){
    int len = 1;
    while(len <= n + m) len <<= 1;
    for(int i = 0; i < len; i++) x1[i] = Complex(i <= n ? p[i] : 0, 0);
    for(int i = 0; i < len; i++) x2[i] = Complex(i <= m ? q[i] : 0, 0);
    fft(x1, len, 1);
    fft(x2, len, 1);
    for(int i = 0; i < len; i++) x1[i] = x1[i] * x2[i];
    fft(x1, len, -1);
    for(int i = 0; i <= n + m; i++) p[i] = x1[i].real() > 0.5;
    n += m;
}

int main()
{
    scanf("%d%d", &n, &k);
    for(int i = 1; i <= n; i++){
        int x;
        scanf("%d", &x);
        q[x] = 1;
    }
    m = 1000;
    n = 0;
    p[0] = 1;
    while(k)
    {
        if(k & 1) multiply(p, n, q, m);
        if(k > 1) multiply(q, m, q, m);
        k >>= 1;
    }
    for(int i = 1; i <= n; i++) if(p[i]) printf("%d ", i); printf("\n");
    return 0;
}


【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
先看效果: https://pan.quark.cn/s/3756295eddc9 在C#软件开发过程中,DateTimePicker组件被视为一种常见且关键的构成部分,它为用户提供了图形化的途径来选取日期与时间。 此类控件多应用于需要用户输入日期或时间数据的场景,例如日程管理、订单管理或时间记录等情境。 针对这一主题,我们将细致研究DateTimePicker的操作方法、具备的功能以及相关的C#编程理念。 DateTimePicker控件是由.NET Framework所支持的一种界面组件,适用于在Windows Forms应用程序中部署。 在构建阶段,程序员能够通过调整属性来设定其视觉形态及运作模式,诸如设定日期的显示格式、是否展现时间选项、预设的初始值等。 在执行阶段,用户能够通过点击日历图标的下拉列表来选定日期,或是在文本区域直接键入日期信息,随后按下Tab键或回车键以确认所选定的内容。 在C#语言中,DateTime结构是处理日期与时间数据的核心,而DateTimePicker控件的值则表现为DateTime类型的实例。 用户能够借助`Value`属性来读取或设定用户所选择的日期与时间。 例如,以下代码片段展示了如何为DateTimePicker设定初始的日期值:```csharpDateTimePicker dateTimePicker = new DateTimePicker();dateTimePicker.Value = DateTime.Now;```再者,DateTimePicker控件还内置了事件响应机制,比如`ValueChanged`事件,当用户修改日期或时间时会自动激活。 开发者可以注册该事件以执行特定的功能,例如进行输入验证或更新关联的数据:``...
### Codeforces Round 927 Div. 3 比赛详情 Codeforces是一个面向全球程序员的比赛平台,定期举办不同级别的编程竞赛。Div. 3系列比赛专为评级较低的选手设计,旨在提供更简单的问题让新手能够参与并提升技能[^1]。 #### 参赛规则概述 这类赛事通常允许单人参加,在规定时间内解决尽可能多的问题来获得分数。评分机制基于解决问题的速度以及提交答案的成功率。比赛中可能会有预测试案例用于即时反馈,而最终得分取决于系统测试的结果。此外,还存在反作弊措施以确保公平竞争环境。 ### 题目解析:Moving Platforms (G) 在这道题中,给定一系列移动平台的位置和速度向量,询问某时刻这些平台是否会形成一条连续路径使得可以从最左端到达最右端。此问题涉及到几何学中的线段交集判断和平面直角坐标系内的相对运动分析。 为了处理这个问题,可以采用如下方法: - **输入数据结构化**:读取所有平台的数据,并将其存储在一个合适的数据结构里以便后续操作。 - **时间轴离散化**:考虑到浮点数精度误差可能导致计算错误,应该把整个过程划分成若干个小的时间间隔来进行模拟仿真。 - **碰撞检测算法实现**:编写函数用来判定任意两个矩形之间是否存在重叠区域;当发现新的连接关系时更新可达性矩阵。 - **连通分量查找技术应用**:利用图论知识快速求解当前状态下哪些节点属于同一个集合内——即能否通过其他成员间接相连。 最后输出结果前记得考虑边界条件! ```cpp // 假设已经定义好了必要的类和辅助功能... bool canReachEnd(vector<Platform>& platforms, double endTime){ // 初始化工作... for(double currentTime = startTime; currentTime <= endTime ;currentTime += deltaT){ updatePositions(platforms, currentTime); buildAdjacencyMatrix(platforms); if(isConnected(startNode,endNode)){ return true; } } return false; } ```
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