USACO Home on the Range 解题报告

本文介绍了一种使用动态规划解决 USACO 问题 Home on the Range 的方法,通过构建递推关系式优化了原始暴力算法的时间复杂度,最终实现了高效求解。

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只想到了暴力的方法,时间复杂度是O(n^3),最后一个测试点过不去。

网上看到了动态规划的方法,见http://www.byvoid.com/blog/usaco-334-home-on-the-range/

感觉递推关系式还是很不容易想到的。当然,想到就很简单了。

代码如下:

/*
ID: thestor1
LANG: C++
TASK: range
*/
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <climits>
#include <cassert>
#include <string>
#include <vector>
#include <set>
#include <queue>
#include <stack>
#include <algorithm>

using namespace std;
const int N = 250;
int square[N][N];

int main()
{
	FILE *fin  = fopen ("range.in", "r");
	FILE *fout = fopen ("range.out", "w");
	//freopen("log.txt", "w", stdout);
	int n;
	fscanf(fin, "%d\n", &n);
	char c;
	for(int i = 0; i < n; ++i)
	{
		for(int j = 0; j < n;)
		{	
			fscanf(fin, "%c", &c);
			if(c == '0' || c == '1')
			{
				square[i][j] = c - '0';
				j++;
			}
		}
	}
	
	for(int i = n - 2; i >= 0; --i)
	{
		for(int j = n - 2; j >= 0; --j)
		{
			if(square[i][j])
			{
				square[i][j] = 1 + min(min(square[i + 1][j], square[i][j + 1]), square[i + 1][j + 1]);
			}
		}
	}
	
	int cnt[N + 1] = {0};
	for(int i = 0; i < n; ++i)
	{
		for(int j = 0; j < n; ++j)
		{
			cnt[square[i][j]]++;
		}
	}
	for(int i = N - 1; i >= 2; --i)
	{
		cnt[i] += cnt[i + 1];
	}
	
	for(int i = 2; i <= N; ++i)
	{
		if(!cnt[i])
		{
			break;
		}
		fprintf(fout, "%d %d\n", i, cnt[i]);
	}
	
	return 0;
}


内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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