134. 加油站

class Solution {
public:
    int canCompleteCircuit(vector<int>& gas, vector<int>& cost) {
        int n = gas.size();
        int i = 0;
        while (i < n) 
        {
            int sumOfGas = 0, sumOfCost = 0;
            int cnt = 0;    //看是否走完一圈
            while (cnt < n) 
            {
                int j = (i + cnt) % n;
                sumOfGas += gas[j];
                sumOfCost += cost[j];
                if (sumOfCost > sumOfGas) 
                {
                    break;
                }
                cnt++;
            }
            if (cnt == n)
            {
                return i;
            }
            else 
            {
                i = i + cnt + 1;    //cnt不为0,后面的cnt位肯定不符合
            }
        }
        return -1;
    }
};

 

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
### LeetCode 134 加油站 C语言解决方案 对于LeetCode上的加油站问题,在解决这个问题时,核心在于理解如何遍历数组并计算总油量和所需消耗之间的差值。当总的油量不足以支持整个旅程时,则不可能完成环形路线;反之则一定存在一条路径能够满足条件。 下面是一个基于贪心算法实现的C语言版本解答: ```c bool canCompleteCircuit(int* gas, int gasSize, int* cost, int costSize){ int total_tank = 0; int curr_tank = 0; int starting_station = 0; for (int i = 0; i < gasSize; ++i) { total_tank += gas[i] - cost[i]; curr_tank += gas[i] - cost[i]; // If one couldn't get here, if (curr_tank < 0) { // Pick up the next station as the starting one. starting_station = i + 1; // Start with an empty tank. curr_tank = 0; } } return total_tank >= 0 ? starting_station : -1; } ``` 此函数接收两个整数类型的指针`gas` 和 `cost`以及它们各自的大小作为参数,并返回一个布尔值表示能否成功环绕一圈回到起点[^1]。通过上述代码实现了对输入数据的有效处理,利用了贪心策略来寻找最优解。 #### 函数解释: - 初始化三个变量用于记录全局剩余油量(`total_tank`)、当前局部剩余油量(`curr_tank`)及起始站点索引(`starting_station`)。 - 使用for循环迭代访问每一个加油点及其对应的行驶成本。 - 更新全局与局部油箱状态。 - 当发现某一站点处无法继续前进时(即`curr_tank<0`),重置局部油箱并将下一站设为新的出发位置。 - 循环结束后判断总体上是否有足够的燃料完成行程,若有则返回最合适的起点编号,否则返回-1表明无解。
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