【动态规划】01背包

#include<iostream>
#include<iomanip>

using namespace std;

int** Get2Array(int row, int col)
{
	int** s = (int **)malloc(sizeof(int*)*row);
	for (int i = 0; i < col; i++)
	{
		s[i] = (int*)malloc(sizeof(int)*col);
		memset(s[i], 0, sizeof(int)*col);
	}
	return s;
}

void Print2Array(int** s, int row, int col)
{
	for (int i = 0; i < row; i++)
	{
		for (int j = 0; j < col; j++)
		{
			cout << setw(4) << s[i][j];
	}
		cout << endl;
	}
	cout << endl;
}

int KnapSack(int n, int m,int i, int j, int* w,int** c)//i区域(i到n),j背包的价值,w[]商品的价值
{
	if (c[m][n] > 0)
	{
	    return c[m][n];
	}
	if (i == n)
	{
		c[m][n] = KnapSack(n, m, i + 1, j - w[i], w, c);
	}
	else
	{
		if (j < w[j])
		{
			c[m][n] = KnapSack(n, m, i + 1, j , w, c);
		}
		else
		{
			int max1 = KnapSack(n, m, i + 1, j-w[i], w, c);
			int max2 = KnapSack(n, m, i + 1, j, w, c);
			if (max2 > max1)
			{
				c[m][n] = max2;
			}
			else
			{
				c[m][n] = max1;
			}
		}
	}
	return c[m][n];
}

建立一个二维数组,来储存

内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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