HDOJ(HDU).2660 Accepted Necklace (DFS)

本文解析了HDOJ.2660项链问题,通过深度优先搜索(DFS)算法来解决从一系列具有不同价值和重量的石头中选取K个石头的问题,目标是在不超过指定重量限制的情况下最大化总价值。

HDOJ(HDU).2660 Accepted Necklace (DFS)

点我挑战题目

题意分析

给出一些石头,这些石头都有自身的价值和重量。现在要求从这些石头中选K个石头,求出重量不超过W的这些石头的最大价值是多少?

类似于之前讨论到的数字选不选的问题,此处面临的情况是石头选不选,若选进行一个dfs,若不选择进行另外一个dfs。考虑递归边界:
1.当选够了K个的时候,终止递归;
2.当当前重量大于W的时候,终止递归;
3.当所选石头的下标(代码中的pos)超过石头数量的时候,终止递归;

若遇到最优的情况,别忘记更新价值的最大值。

代码总览

/*
    Title:HDOJ.2660
    Author:pengwill
    Date:2017-2-15
*/
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#define nmax 21
using namespace std;
int stone[nmax][2],n,m,val,ans,mwei;
void dfs(int num ,int nval,int nwei,int pos)
{
    if(num==m)
        if(nval>ans && nwei<=mwei ){ans = nval;return;}
        else return;
    if(nwei>mwei) return;
    if(pos>n) return;
    dfs(num+1,nval+stone[pos][0],nwei+stone[pos][1],pos+1);
    dfs(num,nval,nwei,pos+1);
}
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--){
        ans = 0;
        scanf("%d%d",&n,&m);
        for(int i = 1; i<=n; ++i) scanf("%d%d",&stone[i][0],&stone[i][1]);
        scanf("%d",&mwei);
        dfs(0,0,0,1);
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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