usaco3.3.6游戏

一题典型的区间型dp,如果要搜索的话,我觉得做不到,可能不好搜。

讲解:

s数组储存数字。

he数组:he【i】【j】代表在i~j的总和。

用dp数组:dp【i】【j】表示第一玩家在i~j范围能拿到的最大积分(注意,不要反驳我)。

因为题目要求两个人智商都不错,所以在求dp【i】【j】时,dp【i+1】【j】表示第二玩家的最大积分了,所以转移方程如下:

dp【i】【j】=max(he【i】【j-1】-dp【i】【j-1】+s【j】,he【i+1】【j】-dp【i+1】【j】+s【i】);


#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <queue>
#include <vector>
using namespace std;
int s[120],n,dp[110][110],he[110][110];
int main()
{
    //freopen("game1.in","r",stdin);
    //freopen("game1.out","w",stdout);
     cin>>n;
     for(int i=1;i<=n;i++)
     {
         cin>>s[i];
         dp[i][i]=s[i];
         he[i][i]=s[i];
     }
     for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=i+1;j<=n;j++)
        {
           he[i][j]=he[i][j-1]+s[j];
        }
    for(int k=1;k<n;k++)
        for(int i=1;i+k<=n;i++)
        dp[i][i+k]=max(he[i+1][i+k]-dp[i+1][i+k]+s[i],he[i][i+k-1]-dp[i][i+k-1]+s[i+k]);
    cout<<dp[1][n]<<" "<<he[1][n]-dp[1][n]<<endl;
    return 0;
}

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/790f7ffa6527 在一维运动场景中,小车从初始位置 x=-100 出发,目标是到达 x=0 的位置,位置坐标 x 作为受控对象,通过增量式 PID 控制算法调节小车的运动状态。 系统采用的位置迭代公式为 x (k)=x (k-1)+v (k-1) dt,其中 dt 为仿真过程中的恒定时间间隔,因此速度 v 成为主要的调节量。通过调节速度参数,实现对小车位置的精确控制,最终生成位置 - 时间曲线的仿真结果。 在参数调节实验中,比例调节系数 Kp 的影响十分显著。从仿真曲线可以清晰观察到,当增大 Kp 时,系统的响应速度明显加快,小车能够更快地收敛到目标位置,缩短了稳定时间。这表明比例调节在加快系统响应方面发挥着关键作用,适当增大比例系数可有效提升系统的动态性能。 积分调节系数 Ki 的调节则呈现出不同的特性。实验数据显示,当增大 Ki 时,系统运动过程中的波动幅度明显增大,位置曲线出现更剧烈的震荡。但与此同时,小车位置的变化速率也有所提高,在动态调整过程中能够更快地接近目标。这说明积分调节虽然会增加系统的波动性,但对加快位置变化过程具有积极作用。 通过一系列参数调试实验,清晰展现了比例系数和积分系数在增量式 PID 控制系统中的不同影响规律,为优化控制效果提供了直观的参考依据。合理匹配 Kp 和 Ki 参数,能够在保证系统稳定性的同时,兼顾响应速度和调节精度,实现小车位置的高效控制。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ce816c032bcc 在大四完成毕业设计期间,我需要使用 MQSim 仿真器进行相关研究。但在使用过程中发现,网上很难找到带有中文注释的版本,自己钻研了几个礼拜后仍觉得理解起来比较困难。因此,我结合自己的使用体验,对 MQSim 做了一些简单的中文注释,并将其上传分享。 需要说明的是,由于毕业设计仅涉及到仿真器的部分功能,所以目前只对实际用到的几个模块添加了注释,像 SATA、底层存储等未涉及的部分暂未进行注释处理。 在阅读源码时,其实不必过于纠结每一个方法的执行过程。MQSim 中有很多方法从命名上就能清晰了解其功能,重点关注核心逻辑即可。 为了方便大家快速上手,建议在阅读源码前先查看项目中的 “概要.md” 文件。这个 markdown 文件对项目结构和核心模块做了梳理说明,使用 Typora 软件打开可以获得更好的阅读体验,能更清晰地看到排版和格式。 需要强调的是,这个项目没有对原代码做任何功能性修改,所有的代码逻辑都保持原汁原味,只是在关键位置加入了少量中文注释,帮助大家更好地理解代码含义。希望这些注释能为同样需要使用 MQSim 的同学提供一些便利,减少初期理解代码的困难。如果在使用过程中发现有需要补充说明的地方,也欢迎大家一起交流完善。
### USACO Competition Problem Solutions for Cow Games In the context of USACO competitions, problems involving cows often require a blend of algorithmic thinking and mathematical insight. For instance, one notable problem involves Farmer John providing hay to his cows on different days with varying quantities[^3]. This type of scenario can be modeled using dynamic programming or greedy algorithms depending on what is asked. For specific game-related challenges featuring cows within USACO contests, consider an example where cows play games that involve strategic decision-making under given constraints. These scenarios frequently test contestants&#39; ability to apply concepts like graph theory, number manipulation, and optimization techniques effectively. A relevant exercise from similar competitive coding platforms includes dealing with round numbers which have properties making them interesting subjects for computational puzzles[^2]: ```python def count_round_numbers(n): binary_representation = bin(n)[2:] zero_count = binary_representation.count(&#39;0&#39;) return zero_count >= len(binary_representation) / 2 ``` This function checks whether a number has at least as many zeros as ones in its binary representation—a concept sometimes explored through playful contexts such as virtual cow activities designed around numerical patterns. To tackle these kinds of tasks successfully: - Understand all rules governing how elements interact. - Identify efficient ways to represent data structures involved. - Develop strategies based on observed trends or established theories applicable to the situation described.
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