CF Round#10

A,B,C水题。

D描述:求两个序列A,B的最大公共上升子序列(LCIS)

设F[i][j]表示A[i]=B[j]的LCIS,当i(j)不变时,F[i][j]随j(i)单调递增。则在记录状态时只需要记录G[q] = F[max(p|A[p]=B[q]),q],

则G’[j] = F[i][j] = max(G[k]+1|k<j andB[k]<A[i]),即只需要维护前缀最大值便能确定状态转移。

E 描述:给定一个货币制度,有几种面额,定义对一个数值,最优方案使用最少的钱币凑出该数值。求出能使贪心法不能得到最优解的最小数值。

具体可以见下方链接中的论文

http://graal.ens-lyon.fr/~yrobert/algo/coins2.ps

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。
关于 KFCOI Round #1 的具体资料并未在提供的引用中提及。然而,可以根据 Codeforces 类型的比赛结构以及类似的竞赛经验来推测可能的内容。 ### 参与 KFCOI Round #1 的相关信息 通常情况下,在线编程比赛(如 KFCOI 或 Codeforces)会提供以下资源供参赛者回顾: #### 1. **题目集** 比赛结束后,官方一般会在其官方网站或相关平台上发布完整的题目集合。这些题目可能会附带样例输入输出以便于理解问题的要求[^1]。 #### 2. **题解与思路分析** 官方或者社区成员往往会撰写详细的题解文档,帮助未通过某些难题的选手学习新的算法技巧。例如,在 Codeforces 中,像 A 到 D 题这样的解析是非常常见的。 #### 3. **比赛数据统计** 统计信息包括但不限于每位选手提交次数、正确率等指标。这类数据分析有助于评估个人表现并与他人对比进步空间[^3]。 #### 4. **赛后讨论论坛** 很多平台都设有专门区域让参与者自由交流想法甚至分享错误经历以互相借鉴成长。比如提到过的多次尝试不同方法解决同一道简单题目的过程就是很好的例子。 ### 如何获取上述材料? - 如果您已经注册参加了该赛事,则可以直接登录账户查看存档页面; - 对于公开可用的部分链接地址可以通过搜索引擎查询关键词“KFCOI Round #1 review”找到相关内容; - 加入一些活跃的技术社群也可能获得更多一手资讯和支持。 以下是基于假设场景下的 Python 实现示例用于处理类似 CF 圆整数分解成最小数量正整数组合的问题: ```python def min_sum_representation(n): result = "" current_value = n for digit in range(9, 0, -1): while current_value >= digit: result += str(digit) current_value -= digit return ''.join(sorted(result)) print(min_sum_representation(7)) # 输出:"7" ```
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