UVA NO.624 CD(打印路径,简单背包问题)

本文介绍了一个经典的01背包问题,并通过一个具体的实例详细解释了如何利用动态规划求解该问题,同时实现了打印最优解的路径。通过此文章可以了解到如何处理背包问题中的物品选择,以及如何在多种选择中寻找最优解。

问题描述:

样例输入:m a b c d

问a b c d选取他们一个或多个元素使它们的和最接近m(不能超过m)。

题目链接:UVA NO.624

思路:

其实这个题是一个很简单的01背包问题,只不过多了一个打印路径的条件,

由于这个题中没有要求输出时要按照字典序输出,所以给出其中一种即可。

贴出这个题的目的就是为了方便以后回顾打印路径方面的问题。

代码:

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<stack>
#include<cstring>
#include<string>
#include<vector>
#include<set>
using namespace std;

#define X first
#define Y second
#define PI 3.1415926

const int MAX = 10000;
const int INF = 0x3f3f3f3f;

//visit这个数组用来标记我们选择的元素...

int dp[MAX][MAX], visit[MAX][MAX], a[MAX];

int main()
{
    int m, n;
    while(scanf("%d%d", &m, &n) != EOF)
    {
        for(int i = 1; i <= n; i++)
        {
            scanf("%d", &a[i]);
        }
        for(int j = 0; j <= n; j++)
            for(int i = 0; i <= m; i++)
            {
                dp[j][i] = 0;
                visit[j][i] = 0;
            }
        for(int i = 1; i <= n; i++)
        {
            for(int j = 0; j <= m; j++)
            {
                dp[i][j] = dp[i-1][j];
                if(j >= a[i])
                {
                    if(dp[i][j] < dp[i-1][j-a[i]] + a[i])
                    {
                        visit[i][j] = 1;
                        dp[i][j] = dp[i-1][j-a[i]] + a[i];
                    }
                }
            }
        }
        int t = m;
        for(int i = n; i >= 1; i--)
        {
            if(visit[i][t] == 1 && t >= 0)
            {
                printf("%d ", a[i]);
                t -= a[i];
            }
        }
        printf("sum:%d\n", dp[n][m]);
    }
    return 0;
}


内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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