Problem 1537 - A - Stones I

小明乘坐的航班离奇消失后,意外来到了一个充满珍贵宝石的神秘星球。在这个星球上,每颗宝石都有两个价值,小明的目标是通过特定的规则选择宝石,以获得最大的总价值。

Description

Xiaoming took the flight MH370 on March 8, 2014 to China to take the ACM contest in WHU. Unfortunately, when the airplane crossing the ocean, a beam of mystical light suddenly lit up the sky and all the passengers with the airplane were transferred to another desert planet.

 

When waking up, Xiaoming found himself lying on a planet with many precious stones. He found that:

 

There are precious stones lying on the planet, each of them has 2 positive values ai and bi. Each time Xiaoming can take the ith of the stones ,after that, all of the stones aj (including the stones Xiaoming has taken) will cut down bi units.

 

Xiaoming could choose arbitrary number (zero is permitted) of the stones in any order. Thus, he wanted to maximize the sum of all the stones he has been chosen. Please help him.

Input
The input consists of one or more test cases.

First line of each test case consists of one integer n with 1 <= n <= 1000.
Then each of the following n lines contains two values ai and bi.( 1<= ai<=1000, 1<= bi<=1000)
Input is terminated by a value of zero (0) for n. 
Output
For each test case, output the maximum of the sum in one line.
Sample Input
1
100 100
3
2 1
3 1
4 1
0
Sample Output
0
3

题意:看了一遍两遍不懂。原来就是字面上的意思。小明可以取任意i(0<=i<=n)个石头。但是每个石头的价值会减去i*b[自己]。求取得石头最大价值。

题解:枚举取i=1到n个石子,把每个石头剩余价值按降序排列取前i个,取最大值即可。

#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <map>
#include <stack>
#include <list>
#include <vector>
using namespace std;
//#define DEBUG
bool cmp(int x,int y)
{
	return x>y;
}
int main()
{
#ifdef DEBUG
	freopen("cin.txt", "r", stdin);
	freopen("cout.txt", "w", stdout);
#endif
	int a[1010],b[1010],c[1010],n,i,j;
	while (~scanf("%d",&n)&&n)
	{
		for (i=0;i<n;i++)
			scanf("%d%d",&a[i],&b[i]);
		int ans=-0x7fffffff;
		for (i=1;i<=n;i++)
		{
			for (j=0;j<n;j++)
				c[j]=a[j]-i*b[j];
			sort(c,c+n,cmp);
			int sum=0;
			for (j=0;j<i;j++)
				sum+=c[j];
			ans=max(ans,sum);
		}
		printf("%d\n",ans);
	}
	return 0;
}



基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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