poj 1088 lightblueme 最佳的滑雪路径

本文介绍了一个典型的动态规划问题,通过C语言实现了一个求解二维网格中最长递增路径的算法。该算法首先读取网格的高度信息,并利用堆排序确定处理顺序,随后通过动态规划方法更新每个位置上的最长路径长度。

经典的动态规划问题

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

int length[105][105];
int height[105][105];
struct heap{
	int r,c,height;
};
int shift[4][2]={
	{0,1},
	{0,-1},
	{1,0},
	{-1,0}
};
heap heaps[105*105];
int cmp(const void * a,const void * b){
	heap h1=*((heap *)a);
	heap h2=*((heap *)b);
	return h1.height-h2.height;
}
int main(){
	int r,c;
	scanf("%d%d",&r,&c);
	memset(length,0,105*105);
	memset(height,0,105*105);

	int index=0;
	for(int i=0;i<r;i++){
		for(int j=0;j<c;j++){
			int h;
			scanf("%d",&h);
			heaps[index].r=i;
			heaps[index].c=j;
			heaps[index++].height=h;
			height[i][j]=h;
		}
	}
	qsort(heaps,r*c,sizeof(struct heap),cmp);
	for(index=0;index<r*c;index++){
		heap temp=heaps[index];
		int row=temp.r;
		int col=temp.c;
		int i=0;
		for(;i<4;i++){
			int tr=row+shift[i][0];
			int tc=col+shift[i][1];
			if(height[tr][tc]>height[row][col]){
				if(length[tr][tc]-1<length[row][col]){
					length[tr][tc]=length[row][col]+1;
				}	
			}//if
		}//for
	}//for
	int max=0;
	for(int j1=0;j1<r;j1++){
		for(int i1=0;i1<c;i1++){
			if(length[j1][i1]>max){
				max=length[j1][i1];
			}
		}
	}
	printf("%d\n",max+1);
	return 0;
}


 

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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