Kill Demodogs——c++——pow_na的博客

这篇博客介绍了如何解决一个关于在网格中最大化消灭Demodogs数量的问题。El从(1,1)出发,需要到达(n,n),每走一步可以消灭对应格子的Demodogs,目标是使消灭的总数最大。问题转化为求解最优路径,且涉及大整数运算和取模。博客给出了输入输出格式以及样例,并解释了题意。" 127638845,10006277,Vue 2.x:Eslint、Axios 优化与拦截器实战,"['Vue.js', '前端开发', 'Eslint', 'Axios', '前端框架']

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

题目描述

Demodogs from the Upside-down have attacked Hawkins again. El wants to reach Mike and also kill as many Demodogs in the way as possible.

Hawkins can be represented as an n \times nn×n grid. The number of Demodogs in a cell at the ii -th row and the jj -th column is i \cdot ji⋅j . El is at position (1, 1)(1,1) of the grid, and she has to reach (n, n)(n,n) where she can find Mike.

The only directions she can move are the right (from (i, j)(i,j) to (i, j + 1)(i,j+1) ) and the down (from (i, j)(i,j) to (i + 1, j)(i+1,j) ). She can't go out of the grid, as there are doors to the Upside-down at the boundaries.

Calculate the maximum possible number of Demodogs \mathrm{ans}ans she can kill on the way, considering that she kills all Demo

### CVX 中 POW_P 和 POW_W 的区别 在 CVX 环境下,`pow_p` 和 `pow_w` 是用于表示幂运算的不同方式,二者的主要差异在于其定义域以及凹凸性质。 对于 `pow_p(x,p)` 函数而言,在不同的 p 值情况下有不同的特性。当 \(p \geq 0\) 并且 \(x \geq 0\) 或者 \(p \leq 0\) 并且 \(x > 0\) 时该表达式是有效的[^1]。具体来说: - 当 \(p=0\), 它代表的是自然对数底 e 的指数函数; - 对于正整数值的 p (\(p>1\)), 这是一个关于变量 x 的凸函数; - 如果 p 属于 (0,1),那么它会形成一个凹函数; 而 `pow_pos(x,p)` 则仅限于非负输入值的情况,并总是返回正值的结果。这意味着如果给定了任意实数 a 及 b,则 pow_pos(a+b,c)<=pow_pos(a,c)+pow_pos(b,c)。 至于 `pow_abs`, 此命令适用于绝对值情况下的幂次方程求解过程中的转换,即 |x|^p 形式的处理。 相比之下,`pow_w` 不是在官方文档中明确定义的标准 CVX 函数之一。通常所指可能是 `pow_abs` 或其他自定义实现版本。因此,在实际应用过程中应当谨慎确认具体的上下文环境与需求背景后再做选择。 为了更好地理解这两种功能之间的对比关系及其应用场景,下面给出一段简单的 MATLAB 代码示例来展示如何利用这些工具来进行基本的操作: ```matlab cvx_begin quiet variable x; minimize(pow_p(x,3)); % 使用 pow_p 来最小化立方项 cvx_end; disp(['Optimal value with pow_p: ', num2str(cvx_optval)]); cvx_begin quiet variable y; minimize(sum_square(y)); % sum_square 实际上等价于 pow_pos(... ,2) cvx_end; disp(['Optimal value with equivalent of pow_pos: ', num2str(cvx_optval)]); ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值