Bzoj 1026 windy数【数位dp】

本文详细解析了SCOI2009竞赛中的Windy数问题,介绍了一种通过数字动态规划的方法来求解在指定范围内Windy数的数量。Windy数是指不含前导零且相邻两个数字之差至少为2的正整数。

1026: [SCOI2009]windy数

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Description

  windy定义了一种windy数。不含前导零且相邻两个数字之差至少为2的正整数被称为windy数。 windy想知道,
在A和B之间,包括A和B,总共有多少个windy数?

Input

  包含两个整数,A B。

Output

  一个整数

Sample Input

【输入样例一】
1 10
【输入样例二】
25 50

Sample Output

【输出样例一】
9
【输出样例二】
20

HINT

【数据规模和约定】

100%的数据,满足 1 <= A <= B <= 2000000000 。


思路:


1、经典数位dp T T QAQ调了好久


2、设dp【i】【j】表示长度为i的数字中,最高位数字为j有多少符合的情况。

例如dp【1】【1】=7;分别表示:13 14 15 16 17 18 19

那么状态转移方程:

dp【i】【j】=sigma(dp【i-1】【k】{abs(j-k)>=2})


3、处理完dp【】【】数组之后呢,我们要求a到b区间内的个数,我们不妨计算出0到a区间内个数和0到b区间内个数,然后做差即可。


4、说起来很容易,不经常敲的类型题其实突然想一个人完美实现还是需要点时间的 T T大家尽量自己尝试调试。具体实现费劲的可以参考Ac代码:


#include<stdio.h>
#include<string.h>
using namespace std;
int dp[12][10];//dp[i][j]表示的是长度为i的数字,第i位上数字是j的有多少个符合条件的。
int digit[15];
int abs(int a)
{
    if(a<0)return -a;
    else return a;
}
void init()
{
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    for(int i=0;i<=9;i++)
    {
        dp[1][i]=1;
    }
    for(int i=2;i<=11;i++)
    {
        for(int j=0;j<=9;j++)
        {
            for(int k=0;k<=9;k++)
            {
                if(abs(j-k)>=2)
                {
                    dp[i][j]+=dp[i-1][k];
                }
            }
        }
    }
}
int callen(int val)
{
    int num=0;
    while(val)
    {
        val/=10;
        num++;
    }
    return num;
}
void caldig(int val)
{
    memset(digit,0,sizeof(digit));
    int cont=1;
    while(val)
    {
        digit[cont]=val%10;
        val/=10;
        cont++;
    }
}
int cal(int val)
{
    int len=callen(val);
    caldig(val);
    int sum=0;
    for(int i=1;i<len;i++)
    {
        for(int j=1;j<=9;j++)
        {
            sum+=dp[i][j];
        }
    }
    for(int j=1;j<digit[len];j++)
    {
        sum+=dp[len][j];
    }
    for(int i=len-1;i>=1;i--)
    {
        for(int j=0;j<digit[i];j++)
        {
            if(abs(j-digit[i+1])>=2)
            sum+=dp[i][j];
        }
        if(abs(digit[i]-digit[i+1])<2)break;
    }
    return sum;
}
int main()
{
    init();
    int a,b;
    while(~scanf("%d%d",&a,&b))
    {
       printf("%d\n",cal(b+1)-cal(a));
    }
}



考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、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研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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