Uva 10817 Headmaster's Headache (DP+ 状态压缩)

本文探讨了Spring Field 学校在教师招聘过程中如何通过策略优化,确保每个学科至少有两个教师授课,同时最小化总体成本。通过分析输入案例,采用二进制扩充方法来解决教师分配问题,实现成本效益最大化。

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Problem D: Headmaster's Headache

Time limit: 2 seconds

The headmaster of Spring Field School is considering employing some new teachers for certain subjects. There are a number of teachers applying for the posts. Each teacher is able to teach one or more subjects. The headmaster wants to select applicants so that each subject is taught by at least two teachers, and the overall cost is minimized.

Input

The input consists of several test cases. The format of each of them is explained below:

The first line contains three positive integers SM andNS (≤ 8) is the number of subjects, M (≤ 20) is the number of serving teachers, and N (≤ 100) is the number of applicants.

Each of the following M lines describes a serving teacher. It first gives the cost of employing him/her (10000 ≤ C ≤ 50000), followed by a list of subjects that he/she can teach. The subjects are numbered from 1 to SYou must keep on employing all of them.After that there are N lines, giving the details of the applicants in the same format.

Input is terminated by a null case where S = 0. This case should not be processed.

Output

For each test case, give the minimum cost to employ the teachers under the constraints.

Sample Input
2 2 2
10000 1
20000 2
30000 1 2
40000 1 2
0 0 0

Sample Output

 

60000

 

 

题意:有一个学校想要聘请老师,要求每个学科都有两个以上的老师授课,并且要使总

费用最小。有S(最多8个)个学科,现任的M(最多20个)个老师(你必须继续聘请他
们),N(最多100个)份申请。后来的M行每行有至少两个整数,表示现任的老师的工
资,和他所教授的课程(可能不止一个)。再后来的N行每行有也有至少两个整数表示
聘请这个老师所需的费用,以及他所教授的课程(可能不止一个)。

思路:因为要使每个学科都有两个以上的老师授课,所以不能用普通二进制表示。即可

以将每门学科的上课情况用二位二进制数表示。

即  将八位扩充为16位  具体细节看代码。

 

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <climits>
#include <sstream>
#include <string>
#include <vector>
using namespace std;
const int inf=INT_MAX;
const int M=110;
const int N=16;

vector <int> G[M];
int dp[M][1<<N],cost[M];
int s,n,m,num,sum,len;

void initial()
{
    len=1<<(2*s);
    for(int i=0;i<=n;i++)
        for(int j=0;j<len;j++)
             dp[i][j]=inf;
    for(int i=0;i<=n;i++)  G[i].clear();
    sum=num=0;
}

void input()
{
    string str;
    int x;
    getchar();
    for(int i=0;i<m;i++)
    {
         getline(cin,str);
         stringstream ss(str);
         ss>>x;
         sum+=x;
         while(ss>>x)
         {
              int one=2*x-2,two=2*x-1;
              if(num & 1<<one)  num |=(1<<two);
              else num |= (1<<one);
         }
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
         getline(cin,str);
         stringstream ss(str);
         ss>>cost[i];
         while(ss>>x)  G[i].push_back(x);
    }
}

bool judge(int p,int q)
{
    for(int i=0;i<G[q].size();i++)
    {
         int one=2*G[q][i]-2,two=2*G[q][i]-1;
         if(!(p & 1<<one)  || !(p & 1<<two))  return  true;
    }
    return false;
}

void solve()
{
    dp[0][num]=sum;
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=0;j<len;j++)
        {
             dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[i-1][j]);
             if(dp[i-1][j]==inf)  continue;
             if(judge(j,i))
             {
                  int t=j;
                  for(int k=0;k<G[i].size();k++)
                  {
                       int one=2*G[i][k]-2,two=2*G[i][k]-1;
                       if(t & 1<<one)  t |=(1<<two);
                       else t |= (1<<one);
                  }
                  dp[i][t]=min(dp[i][t],dp[i-1][j]+cost[i]);
             }
        }
    printf("%d\n",dp[n][len-1]);
}

int main()
{
    while(scanf("%d %d %d",&s,&m,&n)!=EOF)
    {
         if(s==0)  break;
         initial();
         input();
         solve();
    }
    return 0;
}


 

 

 

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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