The 37th ACM/ICPC Asia Regional JinHua Site Online Contest - D(爆搜)

【AI方案集】个人记忆库型AI智能体终身伴侣方案.docx 这套AI技术方案不走“先堆概念再硬套场景”的老路,而是以业务痛点为锚点,把机器视觉识别、预测性分析、大模型知识赋能等能力拆解成轻量化可落地的功能模块,直接嵌入生产运营的关键环节,既能快速落地见效,又能通过持续的数据迭代逐步放大价值,帮企业在不盲目新增硬件投入的前提下,稳步完成智能化升级,实实在在把AI变成能降本、提效、控风险的生产工具。 立即下载

来自ZZY的博客:http://blog.youkuaiyun.com/kk303/article/details/8008058

 

D - A very hard Aoshu problem

     数据范围很小呃... 暴力搜索即可...枚举等号的位置...再DFS得出左边的值..再DFS找右边有多少种方案可以等于左边的加法值...


Program:

  1. #include<iostream> 
  2. #include<stdio.h> 
  3. #include<algorithm> 
  4. #include<string.h> 
  5. #include<math.h> 
  6. #include<map> 
  7. #include<queue> 
  8. #include<stack> 
  9. #define ll long long 
  10. #define oo 1000000000 
  11. #define pi acos(-1) 
  12. using namespace std;  
  13. ll ans,T[20][20],len,mid; 
  14. char s[20]; 
  15. void dfs2(int i,ll data,ll pre) 
  16. { 
  17.      int k; 
  18.      if (i>len) 
  19.      { 
  20.           if (data==pre) ans++; 
  21.           return ; 
  22.      } 
  23.      for (k=i;k<=len;k++) 
  24.           dfs2(k+1,data+T[i][k],pre); 
  25.      return; 
  26. } 
  27. void dfs1(int i,ll data) 
  28. { 
  29.      int k; 
  30.      if (i>mid) dfs2(mid+1,0,data); 
  31.      for (k=i;k<=mid;k++) 
  32.          dfs1(k+1,data+T[i][k]); 
  33.      return; 
  34. } 
  35. int main() 
  36. {  
  37.      int i,j,k; 
  38.      while (gets(s+1)) 
  39.      {  
  40.             if (s[1]=='E')break; 
  41.             len=strlen(s+1); 
  42.             for (i=1;i<=len;i++) 
  43.               for (j=i;j<=len;j++) 
  44.               { 
  45.                     T[i][j]=0; 
  46.                     for (k=i;k<=j;k++) T[i][j]=T[i][j]*10+s[k]-'0'; 
  47.               } 
  48.             ans=0; 
  49.             for (mid=1;mid<len;mid++) 
  50.                  dfs1(1,0); 
  51.             printf("%I64d\n",ans); 
  52.      } 
  53.      return 0; 
  54. } 
#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<algorithm>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<map>
#include<queue>
#include<stack>
#define ll long long
#define oo 1000000000
#define pi acos(-1)
using namespace std; 
ll ans,T[20][20],len,mid;
char s[20];
void dfs2(int i,ll data,ll pre)
{
     int k;
     if (i>len)
     {
          if (data==pre) ans++;
          return ;
     }
     for (k=i;k<=len;k++)
          dfs2(k+1,data+T[i][k],pre);
     return;
}
void dfs1(int i,ll data)
{
     int k;
     if (i>mid) dfs2(mid+1,0,data);
     for (k=i;k<=mid;k++)
         dfs1(k+1,data+T[i][k]);
     return;
}
int main()
{ 
     int i,j,k;
     while (gets(s+1))
     { 
            if (s[1]=='E') break;
            len=strlen(s+1);
            for (i=1;i<=len;i++)
              for (j=i;j<=len;j++)
              {
                    T[i][j]=0;
                    for (k=i;k<=j;k++) T[i][j]=T[i][j]*10+s[k]-'0';
              }
            ans=0;
            for (mid=1;mid<len;mid++)
                 dfs1(1,0);
            printf("%I64d\n",ans);
     }
     return 0;
}

【能源系统优化】基于MATLAB的光储充一体化多目标调度:光伏自用率与充电成本权衡及储能联合调控 MATLAB 光储充一体化运行优化|光伏自用率与充电成本权衡 内容概要:本文围绕MATLAB实现的光储充一体化系统运行优化展开,旨在通过建立统一的能量调度模型,量化光伏自用率与充电成本之间的权衡关系,提升设备利用效率与运行安全性,并形成可复现的工程分析能力。项目采用多目标混合整数线性规划方法,综合考虑分时电价、储能损耗、光伏消纳与车辆充电需求,在满足功率平衡、储能状态递推、充放电互斥等约束条件下,实现经济性与环保性的协同优化。通过归一化加权目标函数,支持灵活调整运营策略偏好,并利用MATLAB R2025b完成从数据生成、建模求解到结果可视化的完整流程。配套GUI界面支持参数配置、模型训练、结果预测与运行监控,增强了系统的实用性与交互性。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,从事新能源系统规划、电动汽车充电站运营、微电网控制或综合能源管理的技术人员与研究人员,尤其适合工作年限1-3年、希望深入掌握能源系统优化建模与工程实现的研发人员。 使用场景及目标:①优化城市公共充电站、工业园区、高速服务区等场景的光储充协同运行,降低运营成本并提高光伏利用率;②支持日前调度与滚动优化,实现从静态分析到动态调控的升级;③为储能配置、容量规划、需求响应申报及投资回报评估提供量化决策工具;④通过GUI界面实现数据驱动的模型训练与预测,辅助制定最优充放电策略。 阅读建议:此资源以MATLAB为开发平台,强调从理论建模到工程落地的全过程实践。建议读者结合代码示例与GUI操作,理解数据预处理、多目标优化、混合整数求解与结果评价的关键步骤,并通过修改权重参数、运行场景与设备配置进行灵敏度分析,从而全面掌握光储充系统优化的核心逻辑与应用潜力。 立即下载

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