poj 1011 Sticks

本文介绍了一种使用深度优先搜索结合剪枝策略的经典算法问题解决方案。该问题涉及将若干长度相同的木棒碎片重新组合为尽可能短的完整木棒。通过合理的剪枝减少搜索空间,提高效率。


这是搜索的一道经典题,当时我学的时候也被难住几天,这是网上找到最好的代码。


哈尔滨理工大学软件工程专业08-7李万鹏原创作品,转载请标明出处

http://blog.youkuaiyun.com/woshixingaaa/archive/2010/05/14/5589100.aspx

 

题目大意:有一些长度相同的木棒,被切成一些小快,每块不超过50个单位长度,现在想拼成原来的样子,并且希望拼成的样子最短。

思路: 深搜+剪枝

 

减枝技巧:

1.最长的木棍的长度一定不会超过以前的木棍长度,所以从最长的长度开始枚举

2.如果总长度不能被选中的长度整除剪掉

3.如果所求木棍数等于总长度除以所枚举的木棍长度返回,不要再向下搜索

4.每加入一个木棍做一下标记,以免被再次搜索

5.从大到小排序,这样如果当前的不能被加入,太大了,只要往后搜小的就行 

6.如果向下搜索失败回退回来,下一根木块与当前这根碎木块长度相同,则不需要对他进行搜索了,直接跳过

 

代码(16MS, 228K)

    #include <iostream>  
    #include <algorithm>  
    #include <cstring>  
    using namespace std;  
    int st[65];  
    int mark[65];  
    int s, j, n;  
    bool cmp(int a, int b){  
        return a > b;  
    }  
    bool dfs(int sum, int k, int cnt){  //sum 是正在拼的木棍已经拼出的长度, k是从哪跟碎木块开始拼,cnt是正在拼第几根木块  
        if (cnt == s) return true;                   //如果拼的木块数等于总长度除以所枚举的木棍长度  
        else if (sum == j) return dfs(0, 0, cnt + 1);   //如果本根木块拼完,拼下一根,再次从第0根木棍开始找  
        else{  
            int pre, i;  
            for (pre = 0, i = k; i < n; i++)                          //枚举木棍  
            if (mark[i] && st[i] != pre && st[i] + sum <= j){      //如果这根木棍被加过,并且它不等于前一块的长度  
                pre = st[i];                                                                     
                mark[i] = false;  
                if (dfs(sum + st[i], i + 1, cnt)) break;                           //从下一根木棍开始搜索  
                mark[i] = true;                                                             //如果向下搜索不成功回溯  
            if (k == 0) return false;                                                //如果回溯后k==0说明这根正在被还原的这根木棍还原失败了.也就是说剩下的木棍不足以拼出原始木棍   
            }  
        if (i == n) return false; else return true;                      //如果i < n 说明 搜索到成果了,若搜到 i == n-1 还未搜索到说明失败, 需要回退了   
        }  
    }  
    int main(){  
        int i, sum;  
        while(cin>>n, n){  
            for (i = sum = 0; i < n; i++){  
                cin>>st[i];  
                sum += st[i];  
            }  
            sort(st, st + n, cmp);                                                           
            for (j = st[0]; j < sum; j++) if (sum % j == 0){                //最长的木棍的长度一定不会超过以前的木棍长度,所以从最长的长度开始枚举  
                s = sum / j;  
                memset(mark, true, sizeof(mark));  
                if (dfs(0, 0, 0)) break;  
            }  
            if (j == sum) cout<<sum<<endl; else cout<<j<<endl;  
        }  
        return 0;  
    }  

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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