[Usaco2009 Feb]Stock Market 股票市场 完全背包

本文探讨了使用动态规划算法解决资源分配问题的方法,通过一个具体案例,详细介绍了如何利用多维数组和循环来实现最优资源分配,最终达到最大化目标值的目的。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Code:

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<stack>
#include<string>
using namespace std;
void setIO(string a){ freopen((a+".in").c_str(),"r",stdin),freopen((a+".out").c_str(),"w",stdout); }
void shutIO(){fclose(stdin),fclose(stdout);}
 
#define maxn 500090
#define inf 100000000
int val[200][200], f[maxn];
int main(){
    int S,D,M;
    scanf("%d%d%d",&S,&D,&M);
    for(int i=1;i<=S;++i)
        for(int j=1;j<=D;++j) scanf("%d",&val[j][i]);
    for(int i=2;i<=D;++i){
        int tmp=0;
        memset(f,0,sizeof(f));
        for(int j=1;j<=S;++j){
            int cost=val[i-1][j],v=val[i][j];
            for(int k=cost;k<=M;++k) f[k]=max(f[k],f[k-cost]+v-cost),tmp=max(tmp,f[k]);
        }
        M+=tmp;
    }
    printf("%d\n",M);
    return 0;
}

  

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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