RMQ问题模板

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define MAXN 1000+10
int dp[MAXN][MAXN], a[MAXN]; 

void InitRMQ(int l, int r, int n){
    int k = floor((double)log(r-l+1)/log(2));
    for (int i = 1; i <= n; ++i) dp[i][0] = a[i];
    for (int j = 1; j <= r-l+1; ++j)
        for (int i = 1; i+(1<<j-1) <= r; ++i)
            dp[i][j] = max(dp[i][j-1], dp[i+(1<<j-1)][j-1]); 
}

int getmax(int l, int r){
    int k = floor((double)log(r-l+1)/log(2));
    return max(dp[l][k], dp[r-(1<<k)][k]);
}

int main()
{
    int n, q;
    cin>>n>>q;
    for (int i = 1; i <= n; ++i) cin>>a[i];
    InitRMQ(1, n, n);
    int l, r;
    while(q--){
        cin>>l>>r;
        cout<<getmax(l, r)<<endl;
    }

    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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