0-能量消耗问题

HNUCM ——OJ 2025春季期末考试 问题 A: 0-1背包问题(回溯法)题目描述有n个物品,第i个物品重量为wi,价值为vi,现有一背包容量为C,要求把物品装入背包得到最大价值,并且要求出这些选取的物品。要求用回溯法求解。输入多组测试数据,请处理到文件尾,一个整数表示物品的数量n,后一行有n个整数,代表价值,再后一行有n个整数,代表重量,最后有一个整数C代表背包容量,1<=n<=15,1<=vi<=30,1<=wi<=30,1<=C<=80。输出。 阅读详情

2018.7.28

0-0 热身运动

小明跟着某软件的指令做热身运动,该软件的某项热身操可以发出一系列指令,小明想要消耗掉至少x的能量,至多y的能量,帮他计算是否可以按照这一系列的指令得到这个要求。

输出1代表可以达到要求,输出0代表不可以达到要求。

指令有3种

深蹲(A),原地起跳(B),俯卧撑(C),消耗的能量分别为20 10 25

例如输入:

100 150

AAACB

输出:

0//因为一共消耗的能量是95,所以不可以。

 

0-1 现在小明不仅想知道做完这个热身操能不能达到要求,他还想知道如果达不到要求,还差至少多少热量需要消耗或者多消耗了最少多少热量。

输出为:

0

5 //因为要得到要求,必须要再消耗5的热量。


代码1(自己写的):

#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace std;

int main()
{
    int x,y,c;
    int cot=0;
    bool sym;
    scanf("%d %d",&x,&y);
    getchar();
    while((c=getchar())!='\n')
    {
        if(c=='A')
            cot+=20;
        else if(c=='B')
                cot+=10;
            else if(c=='C')
                    cot+=25;
    }

    printf("cot的值为:%d\n",cot);

    if(cot>=x&&cot<=y)
    {
        sym=1;
        printf("1-已达到要求\n");
    }
    else
    {
        sym=0;
        printf("0-未达到要求\n");
    }

    if(!sym)
    {
        if(cot<x) printf("还差%d才能达到要求\n",x-cot);
        else printf("多消耗了%d\n",cot-y);
    }
    return 0;
}

代码2(西交wrong):

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <string>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <queue>
#include <stack>
#include <set>
#include <map>

using namespace std;
const int maxn = 100000;
typedef pair<int,int> P;
//char s[105];
int cost[]={20,10,25};
int main()
{
    int x,y,res=0;
    scanf("%d%d",&x,&y);
    char c;
    getchar();
     while((c=getchar())!='\n') res+=cost[c-'A']; //O(strlen(s)) O(1)
    /*
    for(int i=0;i<strlen(s);i++) //O(strlen(s)) O(strlen(s))
        if(s[i]=='A') res+=20;
        else if(s[i]=='B') res+=10;
             else
                if(s[i]=='C') res+=25;
    if(c>='a')
        cost[c-'a'+26]
    else
        cost[c-'A']
    */
    cout<<res<<endl;
    if(res>=x&&res<=y) printf("1\n");
    else
    {
        printf("0\n");
        //x  y res
        printf("%d\n",min(abs(res-y),abs(res-x)));
        //if(res<x) printf("%d\n",x-res);
        //else printf("%d\n",res-y);
    }
   return 0;
}

(感谢西交wrong学长提供以上题目练习)

58、FEESR算法设计与实施:构建高效、安全的无线传感器网络 本文介绍了FEESR(Fault-tolerant and Energy Efficient Secure Routing)算法的设计与实施,旨在解决无线传感器网络中能量消耗不平衡、安全漏洞和容错能力弱的问题。通过优化路径选择、引入加密机制及冗余路径设计,该算法在智能城市、工业监控和灾害预警等场景中展现出高效、安全的数据传输能力,并通过实验验证了其优越性能。 阅读详情

相关推荐

北欧行走能量消耗估算研究

本研究通过交叉试验比较北欧行走与普通行走的代谢、心血管和肌肉反应,建立北欧行走能量消耗的估算方程。结果显示,北欧行走摄氧量、心率和上肢肌电活动显著更高,能量消耗平均增加1.7 mL·kg⁻¹·min⁻¹,且主观疲劳无明显差异。研究提出了基于速度和坡度的代谢方程,为运动处方提供依据。

a1b2c的博客 785

一个简单网格游戏,可以寻找到网格最短路径(源代码)

程序界面如下: 界面很简单: 一个长宽360像素的PICTUREBOX,     Name=picturebox1 2个label控件,名称分别为LABEL1、LABEL3,label3显示坐标用,label1用于显示得分 2个button控件,名称分别为BUTTON2、BUTTON3,BUTTON2的TEXT设为“开始”,BUTTON3的TEXT属性设为“显示数组”   窗体代码

g12339645的专栏 2844

计算网格走法数c++源码

计算网格从左上角到右下角的走法有多少种,利用了递归的思想,可以作为参考,个人没参考自己写的时候,没写出来,这个参考很不错。

Luogu-2680 (二分答案+树上差分)

题目 题目背景 公元 2044 年,人类进入了宇宙纪元。 题目描述 L 国有 n 个星球,还有 n-1 条双向航道,每条航道建立在两个星球之间,这 n-1 条航道连通了 L 国的所有星球。 小 P 掌管一家物流公司,该公司有很多个运输计划,每个运输计划形如:有一艘物 流飞船需要从 ui 号星球沿最快的宇航

hehepig的博客 718

嵌入式下载故障排查:ST-LINK与GD32 Programmer典型问题解决

嵌入式固件烧录是MCU开发的关键环节,其本质依赖于调试器(如ST-LINK、GD-Link)与目标芯片间的协议通信、驱动加载及硬件接口协同。原理上,SWD/JTAG协议需在正确时序、电平与供电条件下完成设备枚举、ID读取与Flash编程;技术价值在于保障量产烧录稳定性与调试可重复性;典型应用场景涵盖STM32/GD32教学开发、工业控制板量产调试及Windows 11新系统适配。本文聚焦ST-LINK-V2在Keil MDK中的下载失败和GD32 All In One Programmer的DLL加载异常两

weixin_35006125的博客 154

一步步指导:在Chrome中安装Vue插件vue-devtools

Vue.js是现代Web开发中最流行的前端框架之一,它以其轻量级、高性能和易于理解的设计理念受到开发者的喜爱。为了更高效地开发和调试Vue应用,Vue.js官方提供了一个强大的开发工具——vue-devtools。

小透明的博客 5619

激情是保持创造的最大动力

看了《我是歌手》(I am a singer)的最新一期,越来越感觉,这个舞台对于歌手真正存在的意义在于通过营造一种竞争的氛围,让歌手能更加有激情去释放自己的能量,在舞台上的忘我的演绎,才能真正的打动观众。 胡彦斌,对这个名字的熟悉还是通过他的《红颜》和《诀别诗》,说实话不是很了解,但是通过第三季的我是歌手,我狠狠地爱上了这位集才华、激情于一身的歌手,极富创意的改编,激情的演出

天道酬勤 1484

Innovus实战:5分钟搞定postRoute阶段冗余hold buffer的自动清理(附PHC识别技巧)

本文分享了在数字IC后端设计中使用Innovus工具,于postRoute阶段自动清理冗余hold buffer的实战技巧。通过配置时序感知的面积回收模式,可在5分钟内安全移除非关键路径上的PHC缓冲器,有效优化芯片面积与功耗,并附有PHC识别与验证方法。

moon9的博客 400

普渡大学科学家使用3D打印开发能量吸收材料

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

weixin_34253126的博客 309

ORBSLAM3运行记录(单目+IMU)

ORBSLAM3运行记录1.单目+IMU数据集运行记录自己做的其它测试2.单目+IMU自己采集数据运行记录测试结果 1.单目+IMU数据集运行记录 ORBSLAM3没有预留ROS下单目+IMU的结点,这个需要自己去写代码添加,可以参考这篇博客,《ORBSLAM3 用ROS接口运行双目IMU和单目IMU模式》。我的ROS结点为Mono-IMU,字典文件ORBvoc.txt在ORBSLAM3 / Vocabulary文件夹中,配置文件EuRoC.yaml在ORB_SLAM3 / Examples / Monoc

yys2324826380的博客 1万+

硬核干货|C#+EtherCAT协议:高精度多轴伺服运动控制通信实战

本文摘要: 文章聚焦工业自动化领域多轴伺服运动控制的高精度与实时性需求,基于C#与EtherCAT协议实现完整解决方案。EtherCAT凭借微秒级同步、分布式架构等优势成为首选,而C#通过优化GC策略和实时线程可满足工业控制要求。文章从工程落地角度,详细拆解EtherCAT的PDO/SDO通信机制与多轴同步控制逻辑,提供完整的C#代码实现(主站初始化、伺服配置、运动控制等),所有代码均通过汇川/松下伺服实测验证。核心亮点包括:纯C#原生开发、工业现场高频问题解决方案、硬件适配指南,帮助开发者快速掌握高精度多

这里只有干货:从 Modbus 通信到 MES 对接,从 YOLO 训练到工控机部署,带你搞定工业软件开发全流程。 582

hud 4415 Assassin’s Creed

呼,终于对了,真是太粗心了。。。。。。 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4415 题意:一个人开始时有m个能量,他要杀死n个人,杀死每个人需要消耗能量为ai,杀死这个人后可以使用这个人的武器杀死bi个人,为怎样才能消耗最少的能量杀最多的人。 思路:贪心,比赛的时候根本没想用什么算法,只是按自己的想法写代码,怎么也不过,赛后问了一下...

B218707的博客 141

面向企业级应用的 SAP UI5 troubleshooting 全景指南:从日志与调试到性能与可测试性

本指南系统化介绍了SAP UI5应用排错的完整流程和工具链。从基础的浏览器开发者工具使用,到SAP UI5专用调试工具(Technical Information Dialog、Support Assistant、Diagnostics Window),再到性能优化和日志管理,提供了一套工程化的解决方案。重点推荐组合使用UI5 Inspector扩展、Test Recorder测试工具以及性能测量模块,并强调将常见问题整理成团队知识库。通过制度化的排错步骤和工具组合,开发者可以快速定位、复现和修复问题,将调

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 283

麻雀搜索算法优化车间调度(文末附代码)

利用启发式算法进行车间调度

qq_30289023的博客 1373

OCS2 入门教程(一)

OCS2 是专为切换系统优化控制(ptimalontrol forwitchedystems,OCS2)定制的 C++ 工具箱。该工具箱提供以下算法的高效实现:SLQ:连续时间域约束 DDPiLQR:离散时域约束 DDPSQP:基于 HPIPM 的多重打靶算法IPM: 基于非线性内点法的多重搜索算法SLP:基于 PIPG 的顺序线性规划算法OCS2 通过增强拉格朗日法(Augmented Lagrangian)或松弛障碍法(relaxed barrier methods)处理一般路径约束。

机器人控制与仿真应用 7837

AIGC算法工程师 面试八股文

1、简述DDPM的算法原理 2、什么是重参数化技巧?Diffusion Models和VAE中的重参数化技巧是如何使用的? VAE中的重参数化技巧 Diffusion Models中的重参数化技巧 3、什么是马尔可夫过程?DDPM中的马尔可夫链是如何定义的? 马尔可夫过程 DDPM马尔可夫链 4、为什么DDPM前向过程中前期加噪少,后期加噪多? 5、VAE和Diffusion Models中的变分推断是什么? 6、Negative Prompt实现的原理是什么?

沉迷单车的追风少年 1万+

电流纹波率取r = 0.4的原因 // 《精通开关电源设计》P48:r的最优值

电流纹波率取r = 0.4的原因 // 《精通开关电源设计》P48:r的最优值

m0_46327273的博客 2266

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

【无人机路径规划】基于深度强化学习的多无人机辅助边缘计算网络路径规划(Matlab代码实现)

然而,据我们所知,目前很少有现有的工作探讨了如何智能设计移动边缘计算网络中无人机的飞行轨迹,以服务于大量设备,尤其是考虑到设备的动态移动性和无人机与设备之间的动态关联。因此,无人机辅助边缘计算网络是一个自然的选择和有前景的范式,在其中如何优化无人机的飞行路径以满足大量设备的通信和计算需求成为一个重要且具有挑战性的问题。由于其灵活的部署、全面的控制和网络性能,UA V辅助无线通信受到了广泛的研究兴趣UAV辅助的边缘计算网络是有意义的,并且在处理巨大设备的通信和处理需求时是一个有趣的概念。行百里者,半于九十。

m0_64583023的博客 687

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

基于强化学习的HY-Motion 1.0动作优化方案

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署HY-Motion 1.0(基于流匹配的3D动作生成大模型)镜像,并利用其强化学习优化方案提升3D动作的物理真实感。该技术可自动生成高质量、自然的骨骼动画序列,典型应用于游戏角色动画制作,显著提升虚拟角色的动作表现力和沉浸感。

weixin_42513209的博客 92

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

dynamic-datasource报错can not find primary datasource的排查与修复

在Spring Boot多数据源架构中,数据源路由与自动装配是保障服务稳定性的关键一环。动态数据源通过AbstractRoutingDataSource实现路由决策,其中primary作为默认兜底数据源,决定了未匹配到指定数据源时的行为。理解其底层机制与配置原理,有助于快速定位数据库连接异常。动态数据源广泛应用于读写分离、多库隔离、微服务等场景,而配置不当、依赖冲突或自动装配失败都可能导致“找不到主数据源”的报错。本文结合工程实践,梳理从启动日志到运行时状态的完整排查链路,并给出配置、依赖、代码三层的修复方

weixin_33827731的博客 402

BZOJ 2037 区间DP

跟POJ 3042是一个类型的http://blog.youkuaiyun.com/qq_31785871/article/details/52954924 思路: 先排个序 (把初始位置也插进去) f[i][j]表示从第i个到第j个之间的蛋都被收完了 f[i][j][0]表示在地点i f[i][j][1]表示在地点j 维护一个sumv数组 是v的前缀和 ...

weixin_30657999的博客 73

状态压缩dp——带权旅行商问题(TSP)

本文介绍了使用状态压缩动态规划解决带权旅行商问题的思路。由于一维DP无法记录已访问的星球信息,需要采用二维状态压缩DP:dp[mask][u]表示已进攻星球集合为mask(二进制编码),当前在星球u时的最小能量消耗。其中mask的每一位对应一个星球的访问状态,总状态数为2^n。算法通过三重循环遍历所有状态转移,最终在所有星球都被访问的状态中取最小值。该解法时间复杂度为O(2^n * n^2),适用于星球数量较少的情况。代码实现了从初始化状态、状态转移到最终结果计算的完整过程,并输出保留两位小数的最小能量值。

深耕Java后端领域,拆解算法核心思路,探索微服务搭建奥秘,沉淀专属技术笔记 625
上一篇: 数据结构—单链表(类C语言描述)
下一篇: 1-判断数字所在区间
outer_star
博客等级 码龄14年 8粉丝 22原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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