hdu 1158 Employment Planning【dp】

本文探讨了一个项目管理问题,即如何在不同月份内动态调整员工数量以达到项目成本最小化。通过使用动态规划算法,文章详细介绍了如何构建状态转移方程来解决这一问题,并提供了一个AC代码实例,帮助读者理解并实现解决方案。

Employment Planning

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 4582    Accepted Submission(s): 1922


Problem Description
A project manager wants to determine the number of the workers needed in every month. He does know the minimal number of the workers needed in each month. When he hires or fires a worker, there will be some extra cost. Once a worker is hired, he will get the salary even if he is not working. The manager knows the costs of hiring a worker, firing a worker, and the salary of a worker. Then the manager will confront such a problem: how many workers he will hire or fire each month in order to keep the lowest total cost of the project. 
 

Input
The input may contain several data sets. Each data set contains three lines. First line contains the months of the project planed to use which is no more than 12. The second line contains the cost of hiring a worker, the amount of the salary, the cost of firing a worker. The third line contains several numbers, which represent the minimal number of the workers needed each month. The input is terminated by line containing a single '0'.
 

Output
The output contains one line. The minimal total cost of the project.
 
Sample Input

4 5 6
10 9 11
0
 


Sample Output
199

最开始觉得是一道贪心题,但是找了半天找不到贪心的点,所以转战其他算法,我们既然不能贪心,那么我们只能遍历所有情况,所以我首先想到了动态规划的方向;

设dp【i】【j】表示从第一个月一直到第i个月现在有j个员工的最少花费。

推导出动态规划转移方程:dp【i】【j】=min(dp【i】【j】,dp【i-1】【k】+fire/hire abs(j-k)+slary*j)

AC代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
int dp[12][1000];//month number of compony now pay
int a[15];
int main()
{
    int n;
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        memset(dp,0x3f3f3f3f,sizeof(dp));
        if(n==0)break;
        int hire,slary,fire;
        int maxn=0;
        scanf("%d%d%d",&hire,&slary,&fire);
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%d",&a[i]);
            maxn=max(maxn,a[i]);
        }
        int output=0x3f3f3f3f;
        int j,k=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            for(j=a[i];j<=maxn;j++)
            {
                if(i==0)
                dp[i][j]=j*hire+slary*j;
                else
                {
                    for(k=a[i-1];k<=maxn;k++)
                    {
                        int cha;
                        if(j>=k)//如果j大于k,说明这个月的员工要比上个月员工多,即hire
                        {
                            cha=j-k;
                            dp[i][j]=min(j*slary+cha*hire+dp[i-1][k],dp[i][j]);
                        }
                        if(j<k)//相反即fire
                        {
                            cha=k-j;
                            dp[i][j]=min(j*slary+cha*fire+dp[i-1][k],dp[i][j]);
                        }
                    }

                }
                if(i==n-1)
                {
                    output=min(output,dp[i][j]);
                }
            }
        }
        printf("%d\n",output);
    }
}




基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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