Sgu 104

怎么说好呢

卡在101了

然后看104人多

开了发现是水的记录路径dp

但是写的太错了

WA,PE各种出

表示无语

今天多校的02也是

i,j的悲剧

一道题啊...

实在是...

实力不行...

感觉多校4/10过去了

实力没怎么提升的说

orz

吐槽完毕

水dp

鉴定完毕

dp[i][j]表示前i个花放到前j个花瓶中的最好结果

转移很好想

不过需要注意许多细节

比如什么i,j初值啊,输出啊,访问是否有效啊

估计是WA在这里了

毕竟可以有负值

memset的0并不小

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
using namespace std;
int dp[110][110];
int f,v,a[110][110];
int place[110][110];
void solve(){
	int i,j,k;
	cin>>f>>v;
	for(i=1;i<=f;i++)for(j=1;j<=v;j++)cin>>a[i][j];
	memset(dp,0,sizeof(place));
	memset(place,0,sizeof(dp));
	for(i=1;i<=f;i++){
		for(j=i;j<=v;j++){
			dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+a[i][j];
			place[i][j]=j;
			if(j>i)
			if(dp[i][j-1]>dp[i][j]){
				dp[i][j]=dp[i][j-1];
				place[i][j]=place[i][j-1];
			}
		}
	}
	cout<<dp[f][v]<<endl;
	int res[110],tp=v;
	for(i=f;i>=1;i--){
		res[i]=place[i][tp];
		tp=res[i]-1;
	}
	cout<<res[1];
	for(i=2;i<=f;i++)cout<<" "<<res[i];
	cout<<endl;
}
int main() {
#ifndef ONLINE_JUDGE
#endif
	solve();
return 0;}



内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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