Codeforces Round #639 (Div. 2)B. Card Constructions

本文介绍了一种使用牌搭建金字塔的算法实现,通过预处理金字塔各层级所需牌数,利用递推公式求解最高可搭建的金字塔层数。算法采用从高到低查找策略,逐层减去符合条件的牌数,直至剩余牌数不足以再建金字塔。

题面

在这里插入图片描述

题意

定义用牌搭成金子塔,给定一个n,每建一个金字塔,n就减去相应的牌数,直到不能再建(每次都是建最高的金字塔)

思路

首先得出金字塔的递推公式,a(k)=a(k-1)+k-1+2k,把k层金字塔用的牌数存下来(保险起见开long long存),然后从一层的金字塔开始往上查找,直到找到找到第m层的金字塔要的牌数>=n,记下m,从第m层开始向下查找,如果该层的牌数<=n,n减去相应层数对应的牌数,能建成的金字塔数+1,直到n<=1。

代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
long long zz[100005];

int main()
{
	for (int i = 1; i <= 100000; i++)//预处理
	{
		if (i == 1)
			zz[i] = 2;
		else
			zz[i] = zz[i - 1] + i - 1 + 2 * i;
	}
	int t;
	cin >> t;
	long long a;
	while (t--)
	{
		int ans = 0;
		int mm = 0;
		cin >> a;
		for (int i = 1; i <= 100000; i++)//找到牌数比n大的金字塔层数
		{
			if (zz[i] >= a)
			{
				mm = i;
				break;
			}
		}
		while (a > 1)
		{
			for (; mm >= 1; mm--)
			{
				if (zz[mm] <= a)
				{
					a -= zz[mm];
					ans++;
					break;
				}
			}
		}
		cout << ans << endl;
	}
	return 0;
}
【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洛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,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,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,深入理解蒙特卡洛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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