SSL 1026 VIJOS 1126 洛谷 1034 CODEVS 1101 矩形覆盖#区间dp#

本文探讨了使用动态规划解决矩形覆盖问题的方法。给定n个点坐标及k值,目标是寻找k个边平行于坐标轴的矩形,以最小化总面积覆盖所有点。文章详细解释了如何通过离散化和状态转移方程实现最优解。

题目

用 k 个矩形覆盖所有点,矩形的边平行于坐标轴。问题是当 n 个点坐标和 k 给出后,使得覆盖所有点的 k 个矩形的面积之和为最小。约定:覆盖一个点的矩形面积为 0;覆盖平行于坐标轴直线上点的矩形面积也为0。各个矩形必须完全分开(边线与顶点也都不能重合)。


分析

可以用dp,先离散。
f[i][j][i1]f[i][j][i1]f[i][j][i1]表示覆盖第i个点到第j个点用i1个矩形的最小面积
所以当i1=1时我们是很容易处理的,用s[i][j]表示用一个矩形覆盖第i个点到第j个点的面积。
f[i][j][i1]=min⁡(f[i][i至j−1][i1−1]+s[i+1至j][j])f[i][j][i1]=\min(f[i][i至j-1][i1-1]+s[i+1至j][j])f[i][j][i1]=min(f[i][ij1][i11]+s[i+1j][j])
但是要注意横着竖着放。


代码

#include <cstdio>
#include <cctype>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#define g(i,a,b) for (int i=a;i<=b;i++)
using namespace std;
struct point{int x,y;}p[51];
int n,m,ans,s[51][51],f[51][51][5];
int in(){
	int ans=0; char c=getchar();
	while (!isdigit(c)) c=getchar();
	while (isdigit(c)) ans=ans*10+c-48,c=getchar();
	return ans;
}
int min(int a,int b){return (a<b)?a:b;}
int max(int a,int b){return (a>b)?a:b;}
void rn(int &a,int &b){a=in();b=in();}
bool cmp(point x,point y){if (x.x!=y.x) return x.x<y.x; else return x.y<y.y;}
int lon(int l,int r){
	int smin=2147483647,smax=0;
	g(i,l,r) smin=min(smin,p[i].y),smax=max(smax,p[i].y);
	return smax-smin;
}
void dp(){
	memset(f,3,sizeof(f));
	g(i,1,n) g(j,i,n)
	f[i][j][1]=s[i][j]=(p[j].x-p[i].x)*lon(i,j);
	g(k,1,n) g(i,1,n-k)
	{
		int j=i+k;
		g(i1,2,m) g(j1,i,j-1)
		f[i][j][i1]=min(f[i][j][i1],f[i][j1][i1-1]+s[j1+1][j]);
	}
	ans=min(ans,f[1][n][m]);
}
int main(){
	rn(n,m); g(i,1,n) rn(p[i].x,p[i].y);
	stable_sort(p+1,p+1+n,cmp);
	ans=2147483647; dp();
	g(i,1,n) swap(p[i].x,p[i].y);
	stable_sort(p+1,p+1+n,cmp);
	dp(); return !printf("%d",ans);
}
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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