FJUT 3721 选错算法就wa死系列

本文介绍了一个关于寻找图中从任意起点出发所能达到的最远距离的问题,通过动态规划(DP)的方法解决。题目背景设定为Hang去约会,需要走过一系列的单向路径,目标是最远的距离。文章提供了完整的代码实现,包括输入处理、状态转移方程和最终答案的输出。

在八百多年前的一天,Hang去约会女神,女神为了考验Hang,就决定考考他

Hang的女神把他带到了一个神奇的地方,这里有1~m个点,每个点之间会有一条单向路

在每个点之间的移动只能通过这条单向路来移动,女神希望Hang能走的越远越好

你能告诉Hang他最远能走多远吗?起点可以随意选择

所谓的最远是指起点和终点的编号差值最大

Input
单组数据

第一行是一个数正整n,表示有n条路

接下来是n行,每行两个整数,表示点a->点b有一条单向路(数据保证a<=b)

1<=n,a,b<=1e6

Output
输出一个整数,表示Hang可以跨的最远区间长度max(r-l)

SampleInput
6
1 3
2 4
4 6
3 5
5 7
6 10
SampleOutput
8

Hint:
有两条路能走最远
1->3->5->7
2->4->6->10
所以选第二条

看完题了 你以为这是并查集?好了 那你别做了 注意是单向边 那怎么做呢 万物皆dp 所以dp该上了
想下状态转移方程 输入l r
方程就是 dp【r】=max(dp【r】,dp【l】+r-l);
是的就是这么简单 一个傻逼的线性dp 注意先按l从小到大排序下 相同的话就r从小到大
就是这么一个沙雕题 wa从开始到结束

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct node
{
    int x,y;
}hsy[1000005];
int dp[1000005]= {0};
bool cmp(node a,node b)
{
    if(a.x==b.x)
        return a.y<b.y;
    return a.x<b.x;
}
int main()
{
    int n,i;
    cin>>n;
    for(i=0; i<n; i++)
        scanf("%d%d",&hsy[i].x,&hsy[i].y);
    sort(hsy,hsy+n,cmp);
    int ans=-1;
    for(i=0; i<n; i++)
        dp[hsy[i].y]=max(dp[hsy[i].y],dp[hsy[i].x]+hsy[i].y-hsy[i].x),ans=max(ans,dp[hsy[i].y]);
    cout<<ans;


}

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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