[pku2288]Islands and Bridges

本文介绍了一种使用状态压缩的动态规划方法,通过示例详细解释了如何利用位运算来高效地解决问题。具体讨论了状态表示、状态转移方程及其实现细节。

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状态压缩的动态规划,设 opt[i][j][s] 表示最后访问的 I,j 各点的遍历情况为 s 的最好值,那么可以更新 opt[j][k][s+2^(k-1)] ,注意 dp 的循序为 s->i->j ,因为 s 更新的为 ss ss 总是大于 s 的。所以 s 应该从小到大的进行更新。

状态转移方程opt[i][j][s]+v[i]*v[j]*v[k]*map[i][k]+ v[j]*v[k]*map[j][k]+v[k] à opt[j][k][ss]

程序

{
  pku2288 Islands and Bridges
  By largelymfs
  Accepted 44208K 1375MS
  Date:2010-05-30 8:06
  状态压缩的动态规划
  Note:动态规划的枚举顺序
}
program ex;

const
  Infile  = 'pku2288.in';
  Outfile = 'pku2288.out';
  maxn    = 14;
  maxs    = 17000;
var
  n, m, t: longint;
  v:   array[0..maxn] of longint;
  map: array[0..maxn, 0..maxn] of longint;
  opt, way: array[0..maxn, 0..maxn, 0..maxs] of int64;

  procedure INit;
  var
    i, x, y: longint;
  begin
    Readln(n, m);
    for i := 1 to n do
      Read(v[i]);
    Fillchar(Map, sizeof(Map), $ff);
    for i := 1 to n do
      map[0][i] := 0;
    for i := 1 to m do
    begin
      Readln(x, y);
      map[x][y] := 0;
      map[y][x] := 0;
    end;
    v[0] := 0;
  end;

  procedure Prepare;
  var
    i, j, s: longint;
  begin
    for i := 0 to n do
      for j := 0 to n do
        for s := 0 to (1 shl n) - 1 do
          opt[i][j][s] := -1;
    opt[0][0][0] := 0;
    Fillchar(way, sizeof(way), 0);
    way[0][0][0] := 1;
  end;

  procedure Main;
  var
    target, k, s, i, j, ss: longint;
    max, now, maxway: int64;
  begin
    prepare;
    for s := 0 to (1 shl n) - 1 do
      for i := 0 to n do
        for j := 0 to n do
        begin
          if opt[i][j][s] = -1 then
            Continue;
          for k := 1 to n do
          begin
            ss := 1 shl (k - 1);
            if (map[j][k] = 0) and (s and ss = 0) then
            begin
              now := opt[i][j][s] + v[k] + v[j] * v[k];
              if map[i][k] = 0 then
                now := now + v[i] * v[j] * v[k];
              if now = opt[j][k][s + ss] then
              begin
                way[j][k][s + ss] := way[i][j][s] + way[j][k][s + ss];
              end;
              if now > opt[j][k][s + ss] then
              begin
                opt[j][k][s + ss] := now;
                way[j][k][ss + s] := way[i][j][s];
              end;
            end;
          end;
        end;
    target := 1 shl n;
    target := target - 1;
    max    := -1;
    maxway := 0;
    for i := 1 to n do
      for j := 1 to n do
      begin
        if max = opt[i][j][target] then
          maxway := maxway + way[i][j][target];
        if max < opt[i][j][target] then
        begin
          Max    := opt[i][j][target];
          maxway := way[i][j][target];
        end;
      end;
    if max = -1 then
      Writeln(0, ' ', 0)
    else
      Writeln(max, ' ', maxway div 2);
  end;

begin
  Assign(Input, Infile);
  Reset(input);
  Assign(Output, OUtfile);
  Rewrite(Output);
  Readln(t);
  while t > 0 do
  begin
    Dec(t);
    Init;
    IF n=1 Then Begin
      Writeln(v[1],' ', 1);
    end Else  Main;
  end;
  Close(Input);
  Close(Output);
end.


 

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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