Codevs 2837 考前复习

本文介绍了一个关于如何在有限时间内选择最优复习策略的问题及其算法解决方案。通过01背包问题的变种,帮助学生最大化复习效率,获取最高期望分数。
 时间限制: 1 s
 空间限制: 128000 KB
 题目等级 : 黄金 Gold
 
 
题目描述  Description

Aiden马上要考试了,可他还没怎么复习,于是他决定临时抱佛脚。他列了N个知识点,并分析出了复习每个知识点所需的时间t以及可能获得的分数k。他现在还有T时间来复习,他希望选择正确的知识点来在最短的时间内获得最高的期望分数。

输入描述  Input Description

第一行,两个数,分别为N、T。

接下来的N行,每行两个数t、k,表示一个知识点所需的时间和期望得分。

输出描述  Output Description

一行,一个数,表示可以获得的最高期望得分。

样例输入  Sample Input

3 5

3 5

3 2

2 2

样例输出  Sample Output

7

数据范围及提示  Data Size & Hint

对于10%的数据,0<N≤10,0<T≤100。

对于50%的数据,0<N≤1000,0<T≤10000。

对于100%的数据,0<N≤5000,0<T≤10000,0<t,k≤1000。

代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
int w[5010],c[5010],f[10010],N,T,n,t;
int main()
{
    scanf("%d%d",&N,&T);
    for(int i=1;i<=N;i++)
        scanf("%d%d",&w[i],&c[i]);
    for(int i=1;i<=N;i++)
    {
        for(int j=T;j>=w[i];j--)
          f[j]=max(f[j-w[i]]+c[i],f[j]);
    }
    printf("%d",f[T]);
    return 0;
}

思路: 简单01    大水题  不说了  注意f数组的大小

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,提出自适应参数调整、模型优化和行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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