BZOJ 1296: [SCOI2009]粉刷匠 动态规划

本文介绍了一个经典的计算机科学问题——粉刷木板问题。该问题要求在有限的粉刷次数内,最大化正确粉刷的格子数量。文章通过动态规划的方法详细解析了解题思路,并提供了完整的代码实现。

Description

windy有 N 条木板需要被粉刷。 每条木板被分为 M 个格子。 每个格子要被刷成红色或蓝色。 windy每次粉刷,只能选择一条木板上一段连续的格子,然后涂上一种颜色。 每个格子最多只能被粉刷一次。 如果windy只能粉刷 T 次,他最多能正确粉刷多少格子? 一个格子如果未被粉刷或者被粉刷错颜色,就算错误粉刷。
Input

输入文件paint.in第一行包含三个整数,N M T。 接下来有N行,每行一个长度为M的字符串,’0’表示红色,’1’表示蓝色。
Output

输出文件paint.out包含一个整数,最多能正确粉刷的格子数。
Sample Input
3 6 3

111111

000000

001100

Sample Output
16

HINT

30%的数据,满足 1 <= N,M <= 10 ; 0 <= T <= 100 。 100%的数据,满足 1 <= N,M <= 50 ; 0 <= T <= 2500 。

解法:

首先对每行拆开处理 令dp[i][j]为用i刷子刷前j个格子最多刷对多少个点 动规处理出这一行刷i刷子最多能刷对多少个点

然后分组背包即可,DP好难,我这种弱智选手打出GG了。

//BZOJ 1296 DP

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n, m, T, dp[60][60];
///dp[i][j]表示用i刷子刷前j个格子能刷出的最多格子
///dp[i][j] = max(dp[i-1][k]+max(cnt[0], cnt[1]))

int a[60][60];
char s[60];

int dp2[60][60*60]; ///dp2[i][j]代表用了前个串,容量为j可以得到的最大值

///a[i][j]表示用第i行用j刷子可以刷出的最大值

void DP(int x){
    memset(dp, 0xef, sizeof(dp));
    dp[0][0]=0;
    for(int i=1; i<=m; i++){
        for(int j=i; j<=m; j++){
            int cnt[2]={0};
            for(int k=j-1; k>=i-1; k--){
                cnt[s[k+1]-'0']++;
                dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][k]+max(cnt[0], cnt[1]));
            }
        }
    }
    for(int i=1; i<=m; i++) a[x][i] = dp[i][m];
}

void work(){
    memset(dp2, 0xef, sizeof(dp2));
    dp2[0][0]=0;
    for(int i=1; i<=n; i++){
        for(int j=0; j<=m; j++){
            for(int k=T; k>=j; k--)
                dp2[i][k] = max(dp2[i][k], dp2[i-1][k-j] + a[i][j]);
        }
    }
    printf("%d\n", dp2[n][T]);
}

int main(){
    scanf("%d%d%d", &n,&m,&T);
    for(int i=1; i<=n; i++){
        scanf("%s", s+1);
        DP(i);
    }
    work();
    return 0;
}
电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度模型(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度模型”展开,基于Matlab代码实现,旨在应对电动汽车大规模接入电网带来的不确定性挑战。通过构建分布式鲁棒优化模型,充分考虑电动汽车充电负荷的随机性与波动性,在保证电网安全稳定运行的前提下,优化调度方案以降低运行成本、提升能源利用效率。文中结合博士论文复现背景,详细阐述了模型构建、算法设计及仿真验证过程,并提供了完整的代码资源支持,体现了较强的理论深度与工程实践价值。此外,文档还列举了大量相关研究主题,涵盖微电网优化、需求响应、储能调度等多个方向,突出其在综合能源系统优化中的典型应用场景。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事新能源并网、智能电网调度等相关领域的工程技术人员;尤其适合开展电动汽车调度、鲁棒优化建模等课题研究的高年级本科生与博士生。; 使用场景及目标:①复现并深入理解电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度方法;②掌握Matlab在电力系统优化中的建模与求解技巧;③为科研论文撰写、课题申报及实际项目开发提供算法参考与代码基础;④拓展至其他分布鲁棒优化问题的研究与应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块学习,重点理解目标函数构建、不确定集合设定、ADMM等分布式求解算法的实现逻辑。同时可参照文档中列出的相关案例进行对比分析,提升综合建模能力。注意区分集中式与分布式优化架构差异,加强对鲁棒性与计算效率平衡的理解。
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