poj 3661(区间dp)

本文介绍了一道关于赛跑的动态规划问题,通过定义状态dp[i][j]来求解最大跑步距离,确保跑步者在限定时间内达到指定疲劳值。

The cows are trying to become better athletes, so Bessie is running on a track for exactly N (1 ≤ N ≤ 10,000) minutes. During each minute, she can choose to either run or rest for the whole minute.
The ultimate distance Bessie runs, though, depends on her ‘exhaustion factor’, which starts at 0. When she chooses to run in minute i, she will run exactly a distance of Di (1 ≤ Di ≤ 1,000) and her exhaustion factor will increase by 1 – but must never be allowed to exceed M (1 ≤ M ≤ 500). If she chooses to rest, her exhaustion factor will decrease by 1 for each minute she rests. She cannot commence running again until her exhaustion factor reaches 0. At that point, she can choose to run or rest.
At the end of the N minute workout, Bessie’s exaustion factor must be exactly 0, or she will not have enough energy left for the rest of the day.
Find the maximal distance Bessie can run.
Input

  • Line 1: Two space-separated integers: N and M

  • Lines 2…N+1: Line i+1 contains the single integer: Di
    Output

  • Line 1: A single integer representing the largest distance Bessie can run while satisfying the conditions.
     
    Sample Input
    5 2
    5
    3
    4
    2
    10
    Sample Output
    9
    题目大意:一个人在跑步,总过程为n分钟,第i分钟如果这个人在跑步(没有休息)那么他跑的距离为Di,同时他的疲劳值会加1(第0分钟时疲劳值为0),疲劳值不能超过m,如果这个人第i分钟选择休息,那么每休息一分钟疲劳值便减少1,但是,一旦选择休息,这个哥们要休息到疲劳值为0才会继续行动(休息?让你休息个够)。n分钟过后,这个人的疲劳值必须为0,问n分钟最多能跑多少米。
    很明显这是一道dp的问题,官方题解的描述是“This is a straightforward dynamic programming problem”…我们可以定义dp[i][j]为第i分钟过后疲劳值为j时能移动的最大距离,接下来就是思考状态转移方程。
    如果j!=0,这种状态很好理解,这说明在第i分钟之内这个人一定在跑步,很容易得出dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+D[i]。
    如果j=0,显然这要分情况讨论,第i分钟内j有无变化是两种完全不同的情况(!!!),若i分钟内j无变化,说明i-1分钟后,j=0,此时dp[i][j]=dp[i-1][j],相当于这一分钟内这个人什么都没干,若有变化,说明j=0是由前面的某个时刻开始休息然后休息到j=0的,这里就能体现区间dp的思想了,这个“某个时刻”我们并不知道,所以需要向前切割区间寻找最大的距离点,具体见代码。

    AC代码:

 #include <iostream>
#include <string>
#include <cstring>
#include <iomanip>
#include <cmath>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <map>
#include <queue>
using namespace std;
#define ll long long
#define maxn 10001
#define angel 0x3f3f3f3f
#define mod 10007
int n,m,maxx[maxn],length[maxn],dp[maxn][501];
int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        scanf("%d",&length[i]);
    dp[0][0]=0;
    dp[1][0]=0;
    memset(maxx,-1,sizeof(maxx));
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        for(int j=0;j<=i&&j<=m;j++)
        {
            if(i==1&&j==0)
                continue;
            if(i==n&&j>0)
                break;
            if(j==0)
            {
                dp[i][j]=dp[i-1][0];
                for(int k=1;i-k>=k&&k<=m;k++)
                    dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-k][k]);
            }
            else
                dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+length[i];
        }
    }
    printf("%d\n",dp[n][0]);
    return 0;
}   

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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