uva 473 - Raucous Rockers(dp)

本文介绍了解决UVA473-RaucousRockers问题的方法,该问题要求在给定磁带容量和歌曲数量的情况下,计算出能存放的最大歌曲数。采用动态规划策略,通过三维DP状态转移方程实现最优解。

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题目链接:uva 473 - Raucous Rockers


题目大意:有n首歌,以及m个磁带,每个磁带的容量为t,给出n首歌的大小,现在要将n首歌存放在m个磁带上,一首歌不能分开放,求最大的存放歌曲数。


解题思路:dp[i][j][k]表示第i首歌放在j磁盘的k位置(结束位置)时可以存放的最多歌曲数。

dp[i][j][k] = max(dp[i-1][j][k], dp[i-1][j-1][t]+1, dp[i-1][j-1][k-si]+1);

然后用滚动数组的话可以减少一维,因为如果不放的话,dp[i][j][k] = dp[i-1][j][k]。


#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>

using namespace std;
const int N = 105;
int n, m, t, k, dp[N][N];

int solve () {
	memset(dp, 0, sizeof(dp));
	for (int i = 0; i < n; i++) {
		scanf("%d%*c", &k);
		for (int j = m; j >= 1; j--) {
			for (int x = t; x >= k; x--) {
				dp[j][x] = max(dp[j][x], dp[j-1][t]+1);
				dp[j][x] = max(dp[j][x], dp[j][x-k]+1);
			}
		}
	}
	return dp[m][t];
}

int main () {
	int cas;
	scanf("%d", &cas);
	while (cas--) {
		scanf("%d%d%d", &n, &t, &m);
		printf("%d\n", solve());
		if (cas) printf("\n");
	}
	return 0;
}


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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