JoyOI1062 合并傻子(环形DP)

本文介绍了一种解决环形表达式合并问题的算法实现,通过动态规划方法找到最大值和最小值,以判断给定条件是否满足。该算法首先复制原始数组形成环形结构,然后利用动态规划进行区间划分,最终输出不同情况下的结果。

题意分析

其实就是环形的式子合并

代码总览

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int nmax = 255;
int sum[nmax];
int a[nmax];
int dp[nmax][nmax],dp2[nmax][nmax];
int n,m;
int main(){
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF){
        for(int i = 1;i<=n;++i) scanf("%d",&a[i]);
        for(int i = n+1;i<=2*n;++i)
            a[i] = a[i-n];
        for(int i = 1;i<=2*n;++i) sum[i] = sum[i-1] + a[i];
        for(int len = 2;len<=n;++len){
            for(int i = 1;i<=2*n-len+1;++i){
                int j = i+len-1;
                dp[i][j] = 0;
                dp2[i][j] = 0x3f3f3f3f;
                for(int k = i;k<j;++k){
                    dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[i][k]+dp[k+1][j]+sum[j]-sum[i-1]);
                    dp2[i][j] = min(dp2[i][j],dp2[i][k]+dp2[k+1][j]+sum[j]-sum[i-1]);
                }
            }
        }
        int mmax = 0,mmin = 0x3f3f3f3f;
        for(int i = 1;i<=n;++i){
            mmax = max(mmax,dp[i][n+i-1]);
            mmin = min(mmin,dp2[i][n+i-1]);
        }
        if(m>mmax) printf("It is easy\n");
        else if(m<mmin) printf("I am..Sha...X\n");
        else printf("I will go to play WarIII\n");
    }
    return 0;
}
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的多目标粒子群优化算法(MOPSO)在无人机三维路径规划中的应用。该代码实现了完整的路径规划流程,包括模拟数据生成、障碍物随机生成、MOPSO优化求解、帕累托前沿分析、最优路径选择、代理模型训练以及丰富的可视化功能。系统支持用户通过GUI界面设置参数,如粒子数量、迭代次数、路径节点数等,并能一键运行完成路径规划与评估。代码采用模块化设计,包含详细的注释,同时提供了简洁版本,便于理解和二次开发。此外,系统还引入了代理模型(surrogate model)进行性能预测,并通过多种图表对结果进行全面评估。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础的科研人员、自动化/控制/航空航天等相关专业的研究生或高年级本科生,以及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的工程技术人员。 使用场景及目标:①用于教学演示多目标优化算法(如MOPSO)的基本原理与实现方法;②为无人机三维路径规划提供可复现的仿真平台;③支持对不同参数配置下的路径长度、飞行时间、能耗与安全风险之间的权衡进行分析;④可用于进一步扩展研究,如融合动态环境、多无人机协同等场景。 其他说明:该资源包含两份代码(详细注释版与简洁版),运行结果可通过图形界面直观展示,包括Pareto前沿、收敛曲线、风险热图、路径雷达图等,有助于深入理解优化过程与结果特性。建议使用者结合实际需求调整参数,并利用提供的模型导出功能将最优路径应用于真实系统。
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