NOIP2016 day1T3 洛谷 P1850 换教室

本文详细解析了一个关于换教室问题的动态规划算法。通过使用Floyd算法预处理每两间教室之间的最短路径,定义了状态f[i][j][0/1]来表示考虑前i个时间段,提交j次申请,第j次申请通过或不通过的期望最短距离,并给出了具体的转移方程。最后,通过代码实现展示了整个算法的过程。

题目:换教室

思路:
dp。
先用floyd预处理出每两间教室的最短路。
状态 f[i][j][0/1] 表示 考虑前 i 个时间段,提交 j 次申请,第 j 次申请通过/不通过 的期望最短距离。

转移:
一、 当前教室不更换,此时

f[i][j][0]=min(f[i-1][j][0]+dist[c[i]][c[i-1]],
			   f[i-1][j][1]+dist[c[i]][d[i-1]]*p[i-1]+dist[c[i]][c[i-1]]*(1-p[i-1]));

即分前一时间段申请通过,前一段时间申请且不通过 和前一段时间不申请讨论。
二、当前教室更换,此时

f[i][j][1]=min(f[i-1][j-1][0]+dist[d[i]][c[i-1]]*p[i]+dist[c[i]][c[i-1]]*(1-p[i]),
			   f[i-1][j-1][1]+dist[d[i]][d[i-1]]*p[i]*p[i-1]+
			   dist[c[i]][d[i-1]]*(1-p[i])*p[i-1]+
			   dist[d[i]][c[i-1]]*p[i]*(1-p[i-1])+
			   dist[c[i]][c[i-1]]*(1-p[i])*(1-p[i-1]));

即 前一段时间不申请 , 此时申请通过 ;
前一段时间不申请,此时申请不通过;
前一段时间申请通过,此时申请通过;
前一段时间申请不通过,此时申请通过;
前一段时间申请通过,此时申请不通过;
前一段时间申请不通过,此时申请不通过。

注意初值,f[1][0][0]=f[1][1][1]=0 ,即第一间教室申请或不申请都不需要额外的花费距离。

代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

#define maxn 2000
#define maxv 300
#define read(x) scanf("%d",&x)
#define db double
#define readdb(x) scanf("%lf",&x)
#define inf (1e9)

int n,m,v,e;
int c[maxn+5],d[maxn+5];
db p[maxn+5];

int dist[maxv+5][maxv+5];

db f[maxn+5][maxn+5][3];

void readin() {
	read(n),read(m),read(e),read(v);
	for(int i=1;i<=n;i++) read(c[i]);
	for(int i=1;i<=n;i++) read(d[i]);
	for(int i=1;i<=n;i++) readdb(p[i]);
	for(int i=1;i<=e;i++) for(int j=1;j<=e;j++) if(i!=j) dist[i][j]=inf;
	for(int i=1;i<=v;i++) {
		int x,y,z;
		read(x),read(y),read(z);
		dist[x][y]=min(dist[x][y],z);
		dist[y][x]=min(dist[y][x],z);
	}
}

void floyd() {
	for(int k=1;k<=e;k++) {
		for(int i=1;i<=e;i++) {
			for(int j=1;j<=e;j++) {
				dist[i][j]=min(dist[i][j],dist[i][k]+dist[k][j]);
			}
		}
	}
}

void dp() {
	for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=0;j<=m;j++) f[i][j][0]=f[i][j][1]=inf;
	f[1][0][0]=f[1][1][1]=0;
	for(int i=2;i<=n;i++) {
		for(int j=0;j<=m;j++) {
			f[i][j][0]=min(f[i-1][j][0]+dist[c[i]][c[i-1]],
			f[i-1][j][1]+dist[c[i]][d[i-1]]*p[i-1]+dist[c[i]][c[i-1]]*(1-p[i-1]));
			if(j!=0)
				f[i][j][1]=min(f[i-1][j-1][0]+dist[d[i]][c[i-1]]*p[i]+dist[c[i]][c[i-1]]*(1-p[i]),
				f[i-1][j-1][1]+dist[d[i]][d[i-1]]*p[i]*p[i-1]+dist[c[i]][d[i-1]]*(1-p[i])*p[i-1]+
				dist[d[i]][c[i-1]]*p[i]*(1-p[i-1])+dist[c[i]][c[i-1]]*(1-p[i])*(1-p[i-1]));
		}
	}
}

int main() {
	readin();
	floyd();
	dp();
	db ans=inf;
	for(int i=0;i<=m;i++) {
		ans=min(ans,f[n][i][0]);
		ans=min(ans,f[n][i][1]);
	}
	printf("%.2lf",ans);
	return 0;
}
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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