牛客练习赛41(B 666RPG)

本文详细介绍了一种使用动态规划(DP)算法解决特定数学问题的方法。通过定义一个足够大的数组来存储所有可能的结果,利用滚动数组技巧进行状态转移,最终求得目标状态的解。代码实现中包含了取模赋值的细节,以及如何处理边界条件。

题目传送门

这里呢,用的方法是dp,俗话说的好"神用dp,人用暴力",但是呢,我都不会(白嫖大佬的代码)。


方法简介:

首先,先const 一个maxn=666*300+5;这里加5嘛,就只有防爆炸的作用,重要的是这个666*300,为什么要定义一个maxn呢,因为,我们要开一个4*maxn大的二维数组ans[2][maxn*2+5],那么为什么要开一个maxn大的数组呢?

因为,我们需要的一个足够大的数组来储存我们所有可能的结果。那么问题又来了,所有的可能结果包括到什么程度。变看代码,边看注释

 

#include<bits/stdc++.h>

using namespace std;

const int maxn=666*300+5;	//以maxn为分界线,代表小于maxn的为负数的结果,大于maxn为大于0的结果 
const int mod=1e8+7;
int cur=1;
int old=0;

int ans[2][maxn*2+5];
int a[maxn];

//取模并赋值。 
void mo(int &x,int y)
{
	x=(x+y)%mod;
}

int main()
{
	int n;
	int i,j;
	
	cin>>n;
	for(i=0;i<n;++i) cin>>a[i];
	
	 
	ans[cur][maxn]=1;   //这里是一切可能的开始,没看懂得先看下面的。
	
	for(i=0;i<n;++i)
	{
		swap(cur,old);						//滚动数组 
		fill(ans[cur],ans[cur]+maxn*2,0);	//初始化当前的所需要更新的数组 
		for(j=-maxn;j<=maxn;++j)
		{
			if(j!=-666) mo(ans[cur][maxn+j],ans[old][maxn-j]);	//这里表示操作B,便利所有的可能,即便是不需要的可能(比如我们上一次更新当前数组后的a[x]的值为0代表x这个结果在更新后,没有一个可能的值为x) 
			if(j-a[i]>=-maxn&&j-a[i]!=666) mo(ans[cur][maxn+j],ans[old][maxn+j-a[i]]);	//这里是操作A,原理同上 
		}
	}
	
	cout<<ans[cur][maxn-666]<<endl;
	
	return 0;
}

 

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
练习赛142是一场编程竞赛,通常包含多个算法题目,涵盖如数组、字符串、链表、动态规划等常见数据结构与算法知识点。针对这类比赛的解题思路和方法,可以从以下几个方面进行分析: ### 题目类型与解题策略 1. **数组相关问题** - 常见的题目包括查找数组中出现次数超过一半的数字、寻找缺失的数字、求解最大子数组和等。 - 解题方法包括使用哈希表统计频率、摩尔投票法(适用于多数元素问题)、双指针技巧或前缀和优化。 2. **链表操作** - 链表题目可能涉及反转链表、判断链表是否有环、找出两个链表的相交节点等。 - 例如,在找两个链表相交点的问题中,可以先计算各自长度,然后让长链表先走差值步数,再同步遍历比较节点地址[^3]。 3. **字符串处理** - 包括最长回文子串、无重复字符的最长子串等。 - 可采用滑动窗口、动态规划或中心扩展法等策略。 4. **树与图** - 树相关的题目可能涉及二叉树的遍历、路径和、最近公共祖先等问题。 - 图论问题可能需要使用深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)或拓扑排序等算法。 5. **动态规划** - 动态规划常用于解决背包问题、最长递增子序列、编辑距离等。 - 关键在于定义状态转移方程,并通过迭代或记忆化搜索进行求解。 6. **贪心算法** - 适用于区间调度、活动选择、硬币找零等问题。 - 贪心策略的核心在于每一步都做出局部最优选择。 ### 示例代码:摩尔投票法解决“多数元素”问题 ```python def majorityElement(nums): count = 0 candidate = None for num in nums: if count == 0: candidate = num count += (1 if num == candidate else -1) return candidate ``` 该算法时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1),非常适合处理大规模输入的数据集[^2]。 ### 提升解题能力的建议 - **刷题积累经验**:在 LeetCode、Codeforces、AtCoder 等平台上持续练习,熟悉各种题型。 - **学习经典算法**:掌握常见的算法模板,如二分查找、归并排序、快速选择等。 - **阅读官方题解与讨论区**:了解不同解法的优劣,尤其是最优解的时间复杂度分析。 - **模拟比赛训练**:定期参加在线编程比赛,提升实战能力和代码调试速度。 ---
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