USACO section 1.3 Ski Course Design

本文介绍了一种解决滑雪场设计问题的有效算法。通过枚举所有可能的高度区间,并使用结构体表示山的信息,实现了对山的高度调整以确保任意两座山的高度差不超过17。通过排序和逐步调整山的高度来最小化总成本。

这个先说一个比较简单直接的方法,由于山的最高高度有限,题目要求任意两座山的高度差不超过17。由于数字不大,可以枚举出所有1~100长度为17的区间,计算将山的高度移到每一个区间需要的最小花费,再进行比较得到最终的最小花费。
我的方法是,用一个结构体表示一座山,数据成员有山当前的高度,还有山继续变化1m的花费。山的初始高度由题目给定,初始花费为1。
整体思路就是,将山的高度进行排序,当山的最高高度与最低高度的差大于17时,就将最低的山增高一米,或者最高的山减少一米,具体要看谁的当前花费少,就选择改变哪个的高度。总体花费在这个过程中步步累加,当山的高度满足条件时,花费也出来了。

/*
ID: 13913351
LANG: C++
TASK:skidesign
*/
#include<iostream>
#include<fstream>
#include<cstring>
#include<algorithm> 
#define cin fin
#define cout fout
using namespace std;
string inputfile="skidesign.in";
string outputfile="skidesign.out";
const int size=1000;
struct mo{
    int h;
    int cost;
};
int n;
mo moun[size];
int  flag[size];
bool cmp(mo a,mo b)
{   
    return a.h<b.h;
}
int main()
{
    ifstream fin(inputfile.c_str());
    ofstream fout(outputfile.c_str());
    cin>>n;
    int i;
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        cin>>moun[i].h;
        moun[i].cost=1;
    }
     sort(moun,moun+n,cmp);
     if(moun[n-1].h-moun[0].h<=17)
     {
        cout<<"0"<<endl;
        return 0;
     }

     int lsum=0,hsum=0;
     int ans=0;

     while(moun[n-1].h-moun[0].h>17)
     {
        lsum=0;
        hsum=0;
        memset(flag,0,sizeof(flag));
        for(i=0;i<n;i++)
        {
            if(moun[i].h==moun[0].h)
             {
                flag[i]=1;
                lsum+=moun[i].cost ;
             } 
             if(moun[i].h==moun[n-1].h)
             {
                flag[i]=2;
                hsum+=moun[i].cost ;
             } 

        }

        if(lsum<hsum)
        {
            for(i=0;i<n;i++)
            {
                if(flag[i]==1)
                {
                    ans+=moun[i].cost; 
                    moun[i].h+=1;
                    moun[i].cost+=2;
                }

            }
        }
        else
        {
            for(i=0;i<n;i++)
            {
                if(flag[i]==2)
                {
                    ans+=moun[i].cost; 
                    moun[i].h-=1;
                    moun[i].cost+=2;
                }
            }
        }
     }
     cout<<ans<<endl;
     return 0;
} 
【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值