Big Event in HDU(HDU-1171)

解决HDU计算机学院和软件学院的物资平均分配问题,通过动态规划算法实现物资价值的最接近划分。

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

Big Event in HDU

Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 38716    Accepted Submission(s): 13395


Problem Description
Nowadays, we all know that Computer College is the biggest department in HDU. But, maybe you don't know that Computer College had ever been split into Computer College and Software College in 2002.
The splitting is absolutely a big event in HDU! At the same time, it is a trouble thing too. All facilities must go halves. First, all facilities are assessed, and two facilities are thought to be same if they have the same value. It is assumed that there is N (0<N<1000) kinds of facilities (different value, different kinds).
 

Input
Input contains multiple test cases. Each test case starts with a number N (0 < N <= 50 -- the total number of different facilities). The next N lines contain an integer V (0<V<=50 --value of facility) and an integer M (0<M<=100 --corresponding number of the facilities) each. You can assume that all V are different.
A test case starting with a negative integer terminates input and this test case is not to be processed.
 

Output
For each case, print one line containing two integers A and B which denote the value of Computer College and Software College will get respectively. A and B should be as equal as possible. At the same time, you should guarantee that A is not less than B.
 

Sample Input
  
2 10 1 20 1 3 10 1 20 2 30 1 -1
 

Sample Output
  
20 10 40 40
 

题目大意:

HDU要分开计算机学院和软件学院,需要对现有物资进行尽可能地平均分配,并按照从小到大的顺序输出出来。数据以负数结束。

真是呵呵了,还以为是以-1结束,超时了好几次。。。。。模板题。

代码如下

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int a[5353],dp[255555];
int amount = 0,sum,n;
void solve()
{
	for(int i=0 ; i<amount ; i++)
		for(int k=sum/2 ; k>=a[i] ; k--)
			dp[k] = max(dp[k],dp[k-a[i]]+a[i]);
}
int main()
{
	while(~scanf("%d",&n),n>0)
	{
		sum=0;
		amount = 0;
		for(int i=0 ; i<n ; i++)
		{
			int p,q;
			scanf("%d%d",&p,&q);
			sum += p*q;
			while(q--)
			a[amount++] = p;
		}
		memset(dp,0,sizeof(dp));
		solve();
		printf("%d %d\n",sum-dp[sum/2],dp[sum/2]);
	}
	return 0;
}

题目传送门。。。。。





内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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