2014年中山市选拔赛 dwarf tower

本文介绍了一款名为DwarfTower的游戏中的最优策略问题,玩家需通过直接购买或合成方式获得特定物品,并以最少的花费为目标。文章提供了一个算法实现,通过构建图的方式寻找从任意物品合成目标物品的最短路径。

问题描述

Vasya在玩一个叫做"Dwarf Tower"的游戏,这个游戏中有n个不同的物品,它们的编号为1到n。现在Vasya想得到编号为1的物品。
获得一个物品有两种方式:
    1. 直接购买该物品,第i件物品花费的钱为ci
    2. 用两件其他物品合成所需的物品,一共有m种合成方式。
请帮助Vasya用最少的钱获得编号为1的物品。

输入格式

第一行有两个整数n,m(1<=n<=10000,0<=m<=100000),分别表示有n种物品以及m种合成方式。
接下来一行有n个整数,第i个整数ci表示第i个物品的购买价格,其中0<=ci<=10^9。
接下来m行,每行3个整数ai,xi,yi,表示用物品xi和yi可以合成物品ai,其中(1<=ai,xi,yi<=n; ai<>xi, xi<>yi, yi<>ai)

输出格式

一行,一个整数表示获取物品1的最少花费。

输入样例:

5 3
5 0 1 2 5
5 2 3
4 2 3
1 4 5   

输出样例:

2

数据范围

60%的数据,n<=100
100%的数据,n<=10000,m<=100000

解题思路

因为当一个物品的最小合成价值改变时,它能合成的物品的最小合成价值有可能也会变,因此建一个图,类似于spfa一样跑一次,最后输出1的价值。

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
using namespace std;

const int N=10010;
const int M=200100;

struct note
{
    int x,y,a,ne;
};

note side[M];
int dis[N],last[N],t[N];
int n,m,l;

void add(int a,int x,int y)
{
    side[++l].a=a;
    side[l].x=x;
    side[l].y=y;
    side[l].ne=last[x];
    last[x]=l;
}

int init()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for (int i=1;i<=n;++i) scanf("%d",&dis[i]);
  int x,y,a;
  memset(last,0,sizeof(last));
  for (int i=1;i<=m;++i)
  {
    scanf("%d%d%d",&a,&x,&y);
    add(a,x,y);
    add(a,y,x);
  }
}

void bfs()
{
    memset(t,0,sizeof(t));
    queue<int> Q;
    for (int i=1;i<=n;i++)
      Q.push(i);
    while (!Q.empty())
    {
        int now=Q.front();
        Q.pop();
        for (int i=last[now];i!=0;i=side[i].ne)
        {
            int j,k;
            j=side[i].y;
            k=side[i].a;
            if (dis[k]>dis[j]+dis[now])
            {
                dis[k]=dis[j]+dis[now];
                if (t[k]!=0)
                {
                    t[k]=0;
                    Q.push(k);
                }
          }
        }
        t[now]=1;
    }
}

int main()
{
    freopen("drawf.in","r",stdin);
    freopen("drawf.out","w",stdout);
    init();
    bfs();
    printf("%d\n",dis[1]);
    fclose(stdin); fclose(stdout);
    return 0;
}

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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