POJ 1083 Moving Tables

本文提供了一道来自POJ平台的问题1083的解答思路及实现代码。该问题关注如何合理安排桌椅移动的时间与房间的选择,通过排序和贪心策略实现了最优解。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目:

http://poj.org/problem?id=1083

题解:

按桌子移动的起点一级排序,终点2级排序,输入的数据不一定是从小到大,需处理。

贪心时,奇数号的房间被占用时,下面的那间房也不能移动桌子。

代码:

#include<cstdio>
#include<stdlib.h>
#include<cstring>
struct in
{
	int L,R;
}a[201];
int temp[201];
int cmp(const void *a,const void *b)
{
	in *c=(in*)a;
	in *d=(in*)b;
	if(c->L==d->L)
	{
		return c->R-d->R;
	}
	else
	{
		return c->L-d->L;
	}
}
int main()
{
	int T;
	scanf("%d",&T);
	while(T--)
	{
		int N;
		scanf("%d",&N);
		int i;
		for(i=0;i<N;i++)
		{
			scanf("%d%d",&a[i].L,&a[i].R);
			if(a[i].L>a[i].R)//处理成从小到大搬
			{
				int temp=a[i].L;
				a[i].L=a[i].R;
				a[i].R=temp;
			}
		}
		qsort(a,N,sizeof(a[0]),cmp);
		memset(temp,0,sizeof(temp));
		int ans=0;
		while(1)
		{
			int last=0;
			int t=0;
			for(i=0;i<N;i++)
			{
				if(temp[i]==0)
				{
					t=1;
					if(a[i].L>((last+1)/2)*2)//假设3号房的桌子处于移动中,4号房也不能移动桌子。
					{
						last=a[i].R;
						temp[i]=1;
					}
				}
			}
			if(t) ans+=10;
			else break;
		}
		printf("%d\n",ans);
	}
	return 0;
}


内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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