Codeforces Round #369 (Div. 2) C. Coloring Trees 动态规划

本文介绍了一种使用动态规划解决树木染色问题的方法。给定n棵树和每棵树的颜色或者未染色的状态,目标是最小化将这些树染成k段所需的成本。通过维护一个三维DP数组来记录每棵树被染成特定颜色并形成特定数量段落的最低成本。

题目链接:这里
题意:给你n棵树,如果ci为0的话,那么这棵树就没有上色,否则这棵树就是ci颜色的。
相同颜色的树会被当成一段,现在你要恰好刷漆刷成k段,问你最小花费是多少。
把第i棵树刷漆刷成j颜色的花费为p[i][j]。
解法: dp[i][j][k]表示第i棵树,刷成了j颜色,当前有k段的最小花费是多少。直接暴力n^4的转移,稍加优化可以变成n^3的,这里显然还可以前缀和优化。

//CF 711C

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 105;
const long long inf = 1e15;
long long dp[2][maxn][maxn];//第i颗树,刷成了j颜色,当前有k段的最小花费
int n, m, K, c[maxn], p[maxn];
int now = 0, pre = 1;
long long ans = inf;
int main()
{
    cin >> n >> m >> K;
    for(int i = 1; i <= n; i++) cin >> c[i];
    for(int j = 0; j <= m; j++){
        for(int k = 0; k <= n; k++){
            dp[now][j][k] = inf;
        }
    }
    for(int i = 1; i <= m; i++) scanf("%d", &p[i]);
    if(c[1] == 0){
        for(int j = 1; j <= m; j++){
            dp[now][j][1] = p[j];
        }
    }
    else{
        dp[now][c[1]][1] = 0;
    }
    for(int i = 2; i <= n; i++){
        swap(pre, now);
        for(int j = 0; j <= m; j++){
            for(int k = 0; k <= n; k++){
                dp[now][j][k] = inf;
            }
        }
        for(int j = 1; j <= m; j++) cin >> p[j];
        if(c[i] == 0){
            for(int j = 1; j <= m; j++){
                for(int k = 1; k <= n; k++){
                    dp[now][j][k] = min(dp[now][j][k], dp[pre][j][k] + p[j]);
                    for(int t = 1; t <= m; t++){
                        if(t == j) continue;
                        dp[now][j][k] = min(dp[now][j][k], dp[pre][t][k-1] + p[j]);
                    }
                }
            }
        }
        else{
            for(int k = 1; k <= n; k++){
                dp[now][c[i]][k] = min(dp[now][c[i]][k], dp[pre][c[i]][k]);
                for(int t = 1; t <= m; t++){
                    if(t == c[i]) continue;
                    dp[now][c[i]][k] = min(dp[now][c[i]][k], dp[pre][t][k-1]);
                }
            }
        }
    }
    for(int i = 1; i <= m; i++){
        ans = min(ans, dp[now][i][K]);
    }
    if(ans == inf) puts("-1");
    else printf("%lld\n", ans);
}
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究,重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等)的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析,展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时,文档还提供了丰富的相关研究案例和技术支持背景,涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员;尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式;②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解;③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节,同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习,以提升综合应用能力。
内容概要:本文深入探讨了YOLOv11目标检测模型在计算机竞赛中的应用价值,介绍了其作为实时目标检测前沿技术的核心原理,即通过单次前向传播实现目标分类与定位,具备高精度与高速度的优势。文章阐述了YOLOv11基于深度学习和卷积神经网络的特征提取机制,并重点分析了在竞赛中提升性能的关键技巧,包括数据集精细化管理、针对性数据增强策略(如光照调整)、模型结构选择与学习率调度优化。结合自动驾驶、医疗影像分析和环境监测等实际应用场景,展示了其广泛适用性。并通过一段完整的代码实例,详细解析了模型加载、图像预处理、推理、后处理及结果可视化的全流程。最后展望了YOLOv11未来在硬件加速、多模态融合及模型可解释性方面的演进趋势。; 适合人群:具备一定深度学习基础,参与计算机视觉相关竞赛的高校学生、研究人员及算法工程师;熟悉Python和PyTorch框架的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握YOLOv11在各类计算机竞赛中的实际部署方法;②学习如何针对特定任务优化模型性能;③理解从数据处理到结果可视化的完整目标检测流程;④为参赛项目提供高效、可靠的解决方案。; 阅读建议:建议结合代码实例动手实践,复现检测流程,并根据具体竞赛需求调整数据增强策略与模型参数,同时关注模型轻量化与推理效率的平衡。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值