UVa:10003 Cutting Sticks

区间DP,1Y。

跟矩阵最优链乘相似。

状态转移方程是dp[i][j]=p[j]-p[i]+min{dp[i][k]+dp[k][j]}(i<k<j)

三重循环,分别枚举长度起点切点。

 

 

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
int main()
{
    int L,N;
    while(scanf("%d",&L)&&L)
    {
        scanf("%d",&N);
        int dp[55][55]={0},p[54]={0};
        for(int i=1; i<=N; ++i) scanf("%d",&p[i]);
        p[0]=0;
        p[N+1]=L;
        N++;
        for(int l=1; l<=N; ++l)
            for(int i=0; i+l<=N; ++i)
            {
                int j=i+l;
                int mn=0;
                for(int k=i+1; k<j; ++k)
                    if(k==i+1||(dp[i][k]+dp[k][j])<mn)
                    {
                        mn=dp[i][k]+dp[k][j];
                        dp[i][j]=p[j]-p[i]+mn;
                    }
            }
        printf("The minimum cutting is %d.\n",dp[0][N]);
    }
    return 0;
}


 

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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