hrbust 1473 教主的遗产【状压dp】

教主的遗产
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Description

恭送教主!

教主在2012年7月19日上午10:48,坐上前往北京的火车,从此开始了高富帅的生活。

在教主的的大学四年ACM生涯中,他用事实告诉我们,要想在比赛拿奖,除了平时的刻苦努力外,很大一部分还要依赖比赛时是
做题策略,简单来讲就是做题顺序,唯有想把能过的都过掉,然后再过难题,这样才能在比赛中拿奖。
我们将用这个做题顺序量化表示,即AC系数,AC系数越大,拿奖可能性就越大。
在比赛中会给出n个题,不同做题顺序会有不同的AC系数,假如A先做,B后做的话,B对A的AC系数为4, 反过来 B先做,A后做的话,A对B的AC系数为5,说明先做B后做A将得到更高的AC系数。

设Sij表示第i题在第j题做完后才做获得的AC系数,有三道题a, b, c,做题顺序为bac,则系数和为:Sum = Sab + Scb + Sca。

求一个做题顺序,使得AC系数和最大。
Input
有多组测试数据。
对于每组测试数据,第一行为n(1<=n<=16),表示题目数量。
接下来有n行,每行n个数字,对于1+i行的第j个数字Sij(0 <= Sij <= 32), 表示第i题在第j题之后做的AC系数。
Output
每组测试数据输出一行,包含一个数,为最大系数和。
Sample Input
1

2
0 2 
4 0 
3
0 2 4 
4 0 25 
17 15 0 
Sample Output
0
4
46
Source
2012 Summer Contest 1 - DP
Author
黄李龙@HRBUST

思路:


1、状压dp标志:(1<=n<=16);


2、设定dp数组含义:状态压缩中的状态只能决定对应题是做过了还是没有做过,并不能决定顺序,所以我们设定dp数组为二维dp【i】【j】表示i状态最后做的题目是第j个题,那么在dp过程中,使得其含义具有顺序了。


3、对于dp过程:我们先枚举出来一个合法状态dp【i】【j】((i&(1<<j))!=0),然后我们再枚举出来一个合法状态dp【q】【k】(i&(1<<k)==0)&&(q=i|(1<<k))辣么其状态转移方程为:


dp【q】【k】=max(dp【q】【k】,dp【i】【j】+sum)其中sum=for(int z=0;z<n;z++)if(i&(1<<z)!=0)sum+=sig【z】【k】;


4、如果在dp过程中再添加一层for会超时,所以对于sum,我们预处理为sum【i】【j】表示i状态下最后一题做j可以添加的sig和。


5、注意数组大小。


Ac代码:


#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
using namespace std;
int a[18][18];
int dp[1<<17][18];
int sum[1<<17][18];
int main()
{
    int n;
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            for(int k=0;k<n;k++)
            {
                scanf("%d",&a[i][k]);
            }
        }
        memset(sum,0,sizeof(sum));
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        int end=1<<n;
        for(int i=0;i<end;i++)
        {
            for(int j=0;j<n;j++)
            {
                for(int k=0;k<n;k++)
                {
                    if((i&(1<<k))!=0)
                    {
                        sum[i][j]+=a[k][j];
                    }
                }
            }
        }
        for(int i=0;i<end;i++)
        {
            for(int j=0;j<n;j++)
            {
                if((i&(1<<j))==0)continue;
                for(int k=0;k<n;k++)
                {
                    if((i&(1<<k))!=0)continue;
                    int q=(i|(1<<k));
                    dp[q][k]=max(dp[q][k],dp[i][j]+sum[i][k]);
                }
            }
        }
        int output=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            output=max(output,dp[end-1][i]);
        }
        printf("%d\n",output);
    }
}






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与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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