洛谷 P1910 【L国的战斗之间谍】

本文介绍了一个具体的二维背包问题实例,并提供了详细的代码实现。讨论了在有限的两个约束条件下如何求解最优价值,包括重量和价格两个维度。文章还提到了CCF评测机的运算能力,为读者提供了一个关于算法效率的参考。

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话说我没想明白为什么前面有题解什么解释都没有为什么能上。。。。。。下面部分废话

其实这题是背包,三重循环的复杂度最多只有100000000(一亿)次,因为1≤n≤100,1≤m≤1000, 1≤x≤1000

数据还是很水的 不过洛谷能过有点惊讶要是我家电脑也能做到就好了

今年夏令营曾经由一位老师说:

CCF的电脑换了,换成i7了 这相信大家都知道

但!

他说CCF的评测机现在每秒能跑

400000000

(四亿)次!!!

所以大家放心写暴力骗分

虽然我不知道是不是一次只跑一个人的程序

好了废话结束

二维背包,就是同时有两个限制条件,比如原来只有重量和价值,但是现在有重量,价格和价值

再原来的基础上再加一维(一维基础上加或者二维基础上加)

然后公式改一下就行了

可以去看一下 原文是优快云,因为背包讲了很多,二维背包放在了中间部分,不方便翻阅,就自己剪贴了一下(复制CDSDN的东西好麻烦啊)

#include<iostream>
using namespace std; 
int n,m,x;
int a[107],b[107],c[107];
int f[1007][1007];//这里用的是二维,即把原来的一维改成了二维
int main()
{
    cin>>n>>m>>x;
    for(int i=1;i<=n;i++)
        cin>>a[i]>>b[i]>>c[i];
    for(int i=1;i<=n;i++)//不变
    for(int j=m;j>=b[i];j--)
    for(int k=x;k>=c[i];k--)//变成两重循环(因为两个代价嘛)
        f[j][k]=max(f[j][k],f[j-b[i]][k-c[i]]+a[i]);
        //这里也变成两种代价分别减去
    cout<<f[m][x];//相应变化
    return 0;
}
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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