2577 HUD (动态规划)

本文通过描述解决海盗使用打字软件时的优化问题,深入探讨了动态规划(DP)算法的应用。通过实例分析,展示了如何利用DP解决实际问题,并提供了一段C++代码实现。重点介绍了状态转移方程的构建,以及如何通过最小化打字次数来优化输入过程。

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2577


看别人代码做了这个题,感觉dp好强大,很震撼,哎,我还是太年轻了,学的太少了


Problem Description
Pirates have finished developing the typing software. He called Cathy to test his typing software. She is good at thinking. After testing for several days, she finds that if she types a string by some ways, she will type the key at least. But she has a bad habit that if the caps lock is on, she must turn off it, after she finishes typing. Now she wants to know the smallest times of typing the key to finish typing a string.
 

Input
The first line is an integer t (t<=100), which is the number of test case in the input file. For each test case, there is only one string which consists of lowercase letter and upper case letter. The length of the string is at most 100.
 

Output
For each test case, you must output the smallest times of typing the key to finish typing this string.
 

Sample Input
3 Pirates HDUacm HDUACM
 

Sample Output
8 8 8
Hint
The string “Pirates”, can type this way, Shift, p, i, r, a, t, e, s, the answer is 8. The string “HDUacm”, can type this way, Caps lock, h, d, u, Caps lock, a, c, m, the answer is 8 The string "HDUACM", can type this way Caps lock h, d, u, a, c, m, Caps lock, the answer is 8
 

 定义两个数组,一个是始终开的状态,一个是始终关的状态,然后就相互转化去改状态最小值,千万要记得可以用 Shift   键啊!!!!

解释在代码中,




#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;

#define N 105

int a[N];  //Num  Lock 键始终开
int b[N];  //Num  Lock 键始终关

inline int min(int a,int b)
{
    return a<b?a:b;
}

int main()
{
    char c[N];

    int t,i;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%s",c+1);  //方便而已,自己猜测吧

        int len=strlen(c+1);  //如果是strlen(c),len=0;
        memset(a,0,sizeof(a));
        memset(b,0,sizeof(b));
        a[0]=1;  //打开Num  Lock 键

        for(i=1;i<=len;i++)
            if(c[i]>='a'&&c[i]<='z')
            {
                a[i]=min(a[i-1]+2,b[i-1]+2);  
                      //Shift+字母    字母+Num  Lock 键
                b[i]=min(a[i-1]+2,b[i-1]+1);
                     //Num Lock键+字母   字母     
            }
            else
            {
                a[i]=min(a[i-1]+1,b[i-1]+2);  //同理
                b[i]=min(a[i-1]+2,b[i-1]+2);
            }

            a[len]++; //关掉Num Lock键

            int ans=min(a[len],b[len]);
            printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}



考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
【顶级EI复现】【最新EI论文】低温环境下考虑电池寿命的微电网优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】【最新EI论文】低温环境下考虑电池寿命的微电网优化调度(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕在低温环境下,结合电池寿命衰减因素对微电网系统进行优化调度的研究。该研究通过建立数学模型,综合考虑风光储、柴油、燃气等多种能源形式以及电网交互关系,利用Matlab编程实现优化算法(如内点法、多目标粒子群算法等),完成对微电网运行成本、能源效率与电池使用寿命之间的多目标协同优化。文中强调了实际寒潮场景下的V2G调度数据应用,并提供了完整的仿真代码与数据集支持,具有较强的工程复现价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、储能系统优化等相关领域的工程技术人员;尤其适合希望复现高水平EI论文成果的用户; 使用场景及目标:①用于低温环境下微电网能量管理系统的建模与仿真;②支撑考虑电池老化机制的储能优化调度研究;③服务于学术论文复现、课题项目开发及智能电网优化算法验证; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源(包括YALMIP工具包、完整代码与数据集)进行实践操作,重点关注目标函数构建、约束条件设置及多目标优化求解过程,建议在Matlab环境中调试代码以深入理解算法实现细节与系统响应特性。
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