HDU DP46题系列 HDU2955

本文深入探讨动态规划(DP)算法的基本原理及其在解决特定问题中的应用,通过实例分析如何构建和优化DP方程。重点介绍了背包问题的解决策略,通过实例代码演示了解决方案的实现过程,旨在帮助读者理解和掌握DP算法的核心思想。

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DP太差了 现在开始练习DP

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2955 

参考这里:http://blog.youkuaiyun.com/bingfengxuelian0/article/details/5505956

Robberies

背包问题:

正确的方程是:dp[j]=max(dp[j],dp[j-mj[i]]*(1-pj[i])) 其中,dp[i]表示抢j块大洋的最大的逃脱概率,
初始化为:f[0]=1,其余初始化为-1 (抢0块大洋肯定不被抓嘛)

得到的经验是:问题可以从反面想,算抢n家银行的概率要容易的多,容易想出DP方程

#include <cstdio>
#include <cstring>

#define clr(a,b)    memset(a,b,sizeof(a))

double dp[10010];

int mj[110];
double pj[110];

int main()
{
    int cases;
    scanf("%d",&cases);

    while(cases--)
    {
        clr(dp,0);
        dp[0]=1;

        int N,sum=0;
        double P;
        scanf("%lf%d",&P,&N);

        for(int i=1; i<=N; i++)
        {
            scanf("%d%lf",&mj[i],&pj[i]);
            sum+=mj[i];
        }

        for(int i=1; i<=N; i++)
            for(int j=sum; j>=mj[i]; j--)
                dp[j] = dp[j] > dp[j-mj[i]]*(1-pj[i]) ? dp[j] : dp[j-mj[i]]*(1-pj[i]);

        P = 1-P;

        for(int i=sum; i>=0; i--)
        {
            if(dp[i]>=P)
            {
                printf("%d\n",i);
                break;
            }
        }
    }
}

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域,自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具,能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架,它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来,实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一,推动了Jenkins从持续集成(CI)向持续交付(CD)及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下: 登录Jenkins,点击“新建项”,选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述,点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心,用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例: 在上述脚本中,定义了四个阶段:Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline,我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署,从而提高项目的整体质量和可靠性。
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