BZOJ 1207 打鼹鼠

本文介绍了一款基于网格的打鼹鼠游戏算法,玩家控制机器人在限定时间内击打尽可能多的鼹鼠。通过动态规划算法优化路径选择,确保机器人能在最短路径内到达鼹鼠出现的位置。文章详细解释了算法的实现过程,包括状态转移方程和时间复杂度分析。

Description

鼹鼠是一种很喜欢挖洞的动物,但每过一定的时间,它还是喜欢把头探出到地面上来透透气的。根据这个特点阿Q编写了一个打鼹鼠的游戏:在一个n×nn \times nn×n的网格中,在某些时刻鼹鼠会在某一个网格探出头来透透气。你可以控制一个机器人来打鼹鼠,如果 iii 时刻鼹鼠在某个网格中出现,而机器人也处于同一网格的话,那么这个鼹鼠就会被机器人打死。而机器人每一时刻只能够移动一格或停留在原地不动。机器人的移动是指从当前所处的网格移向相邻的网格,即从坐标为(i,j)(i,j)i,j的网格移向(i−1,j),(i+1,j),(i,j−1),(i,j+1)(i-1, j),(i+1, j),(i,j-1),(i,j+1)(i1,j),(i+1,j),(i,j1),(i,j+1)四个网格,机器人不能走出整个n×nn\times nn×n的网格。游戏开始时,你可以自由选定机器人的初始位置。现在你知道在一段时间内,鼹鼠出现的时间和地点,希望你编写一个程序使机器人在这一段时间内打死尽可能多的鼹鼠。


Input

第一行为n(n<=1000), m(m<=10000),其中m表示在这一段时间内出现的鼹鼠的个数,接下来的m行每行有三个数据time,x,y表示有一只鼹鼠在游戏开始后time个时刻,在第x行第y个网格里出现了一只鼹鼠。Time按递增的顺序给出。注意同一时刻可能出现多只鼹鼠,但同一时刻同一地点只可能出现一只鼹鼠。

Output

仅包含一个正整数,表示被打死鼹鼠的最大数目


Sample Input

2 2
1 1 1
2 2 2

Sample Output

1


题解

第一个想法是在2D网格上DP,DP顺序是time,数组可以使用滚动数组优化

但是发现:题目没有给定time的范围,如果使用上面的方法,复杂度是O(time×n2)O(time \times n^2)O(time×n2)明显超时

然后发现从某只鼹鼠 a 走到另一只鼹鼠 b ,需要的最小时间就是它们之间的距离:abs(x[a]−x[b])+abs(y[a]−y[b])abs(x[a]-x[b]) + abs(y[a]-y[b])abs(x[a]x[b])+abs(y[a]y[b])

题目中鼹鼠是按照出现时刻从小到大顺序依次给出,则对于第 i 只鼹鼠,一定只能由前 i - 1 只鼹鼠转移到,并且如果鼹鼠 a 能转移到鼹鼠 b ,一定要满足:

abs(x[a]−x[b])+abs(y[a]−y[b])&lt;=t[b]−t[a]abs(x[a]-x[b]) + abs(y[a]-y[b]) &lt;= t[b]-t[a]abs(x[a]x[b])+abs(y[a]y[b])<=t[b]t[a]

则设dp[i]dp[i]dp[i]表示我们打死第 i 只鼹鼠时,加上以前打死的总共能打死的最大鼹鼠数

那么就有转移方程:dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1)dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1)
{j&lt;i且abs(x[i]−x[j])+abs(y[i]−y[j])&lt;=t[i]−t[j]j &lt; i 且 abs(x[i]-x[j]) + abs(y[i]-y[j]) &lt;= t[i]-t[j]j<iabs(x[i]x[j])+abs(y[i]y[j])<=t[i]t[j]}

注:题目保证每个时间点不会出现在同一位置两个地鼠,但貌似他有……

code

#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cmath>
using namespace std;
int n, m, ans;
int t[10010], x[10010], y[10010];
int dp[10010];

int main () {
    scanf ("%d%d", &n, &m);

    for (int i = 0; i < m; ++ i) {
        scanf ("%d%d%d", &t[i], &x[i], &y[i]);
        dp[i] = 1;
        for (int j = 0;j < i; ++ j) {
            if (abs(x[j] - x[i]) + abs(y[j]-y[i]) <= t[i] - t[j])
                dp[i] = max (dp[i], dp[j] + 1);
        }
        ans = max (ans, dp[i]);
    }

    printf ("%d\n", ans);
    return 0;
}
【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
先看效果: https://pan.quark.cn/s/3756295eddc9 在C#软件开发过程中,DateTimePicker组件被视为一种常见且关键的构成部分,它为用户提供了图形化的途径来选取日期与时间。 此类控件多应用于需要用户输入日期或时间数据的场景,例如日程管理、订单管理或时间记录等情境。 针对这一主题,我们将细致研究DateTimePicker的操作方法、具备的功能以及相关的C#编程理念。 DateTimePicker控件是由.NET Framework所支持的一种界面组件,适用于在Windows Forms应用程序中部署。 在构建阶段,程序员能够通过调整属性来设定其视觉形态及运作模式,诸如设定日期的显示格式、是否展现时间选项、预设的初始值等。 在执行阶段,用户能够通过点击日历图标的下拉列表来选定日期,或是在文本区域直接键入日期信息,随后按下Tab键或回车键以确认所选定的内容。 在C#语言中,DateTime结构是处理日期与时间数据的核心,而DateTimePicker控件的值则表现为DateTime类型的实例。 用户能够借助`Value`属性来读取或设定用户所选择的日期与时间。 例如,以下代码片段展示了如何为DateTimePicker设定初始的日期值:```csharpDateTimePicker dateTimePicker = new DateTimePicker();dateTimePicker.Value = DateTime.Now;```再者,DateTimePicker控件还内置了事件响应机制,比如`ValueChanged`事件,当用户修改日期或时间时会自动激活。 开发者可以注册该事件以执行特定的功能,例如进行输入验证或更新关联的数据:``...
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