hdu 1081 To The Max

To The Max

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Problem Description
Given a two-dimensional array of positive and negative integers, a sub-rectangle is any contiguous sub-array of size 1 x 1 or greater located within the whole array. The sum of a rectangle is the sum of all the elements in that rectangle. In this problem the sub-rectangle with the largest sum is referred to as the maximal sub-rectangle.

As an example, the maximal sub-rectangle of the array:

0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2

is in the lower left corner:

9 2
-4 1
-1 8

and has a sum of 15.

Input
The input consists of an N x N array of integers. The input begins with a single positive integer N on a line by itself, indicating the size of the square two-dimensional array. This is followed by N 2 integers separated by whitespace (spaces and newlines). These are the N 2 integers of the array, presented in row-major order. That is, all numbers in the first row, left to right, then all numbers in the second row, left to right, etc. N may be as large as 100. The numbers in the array will be in the range [-127,127].

Output
Output the sum of the maximal sub-rectangle.

Sample Input
  
4 0 -2 -7 0 9 2 -6 2 -4 1 -4 1 -1 8 0 -2

Sample Output
  
15

Source
 
可以根据最大子段,引申出来
 
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#define N 50008
using namespace std;
int prim[N],numprim[N];
bool isnoprime[N];
int next;
void primm()
{
  memset(isnoprime,0,sizeof(isnoprime));
  next=0;
  int i,j,k;
  for(i=2;i<N;i++)
  {
    if(!isnoprime[i])
    {prim[++next]=i;}
    for(j=i+i;j<N;j++)
    {
      isnoprime[j]=1;
    }
  }
}
void DP()
{
  memset(numprim,999999,sizeof(numprim));
  numprim[0]=0;
  numprim[1]=0;
  int k;
  for(int i=0;i<N;i++)
  {
    for(int j=1;j<=next&&(i+prim[j])<=N;j++)
    {
      numprim[i+prim[j]]=min(numprim[i+prim[j]],numprim[i]+1);

    }
    for(int j=1;j<=next&&i*prim[j]<=N;j++)
    numprim[i*prim[j]]=min(numprim[i*prim[j]],numprim[i]+1);
  }
}
int main()
{
  int m;
  scanf("%d",&m);
  primm();
  DP();
  int a,b;
  while(m--)
  {
    scanf("%d%d",&a,&b);
    int sum=0;
    for(int i=a;i<=b;i++)
    sum+=numprim[i];
    printf("%d\n",sum);
  }
}

潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 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!
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