uva_10306 - e-Coins (二维背包)

本文介绍了一种使用动态规划解决特定硬币组合问题的方法,目标是最小化硬币数量以达成指定的平方和。通过二维DP数组追踪每种组合的最小数量。

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

题意: 给你一些coin, 每个coin有2个value x 和 y, 题目要求给你一个s,使得sum(xi)^2+sum(yi)^2 = s^2 的coin最小值
状态: dp[i][j] 表示 sumx 到达i, sumy 到达j时候所需要的coin最小值
状态转移:dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i-v[k]][j-v[k]]+1)

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

#define STATUS  2
#define TAG     0
#define MAXN    101
#define MAXV    301
#define INF     0x3f3f3f3f

int dp[MAXV][MAXV], val[MAXN][STATUS];

int dynamic_pro(const int &n, const int &tar)
{
        int rst(INF);
        memset(dp, 0x3F, sizeof(dp)); dp[0][0] = 0;
        for(int i = 0; i < n; i ++) {
                for(int k = val[i][TAG]; k < MAXV; k ++) {
                        for(int z = val[i][!TAG]; z < MAXV; z ++) {
                                int &flag = dp[k-val[i][TAG]][z-val[i][!TAG]];
                                if( (INF != flag) && dp[k][z] > flag+1 ) {
                                        dp[k][z] = flag+1;
                                }
                                if( k*k+z*z == tar ) {
                                        rst = min(rst, dp[k][z]);
                                }
                        }
                }
        }
        return (INF == rst)? -1 : rst;
}

int main(int argc, char const *argv[])
{
#ifndef ONLINE_JUDGE
        freopen("test.in", "r", stdin);
#endif
        int cas, m, s, rst;
        scanf("%d", &cas);
        for(; cas; cas --) {
                scanf("%d %d", &m, &s);
                for(int i = 0; i < m; i ++) {
                        scanf("%d %d", &val[i][TAG], &val[i][!TAG]);
                }
                if( -1 == (rst = dynamic_pro(m, s*s)) ) {
                        printf("not possible\n"); continue;
                }
                printf("%d\n", rst);
        }
        return 0;
}

内容概要:本文档详细介绍了基于布谷鸟搜索算法(CSO)优化长短期记忆网络(LSTM)进行时间序列预测的项目实例。项目旨在通过CSO自动优化LSTM的超参数,提升预测精度和模型稳定性,降低人工调参成本。文档涵盖了项目背景、目标与意义、挑战及解决方案、模型架构、代码实现、应用领域、注意事项、部署与应用、未来改进方向及总结。特别强调了CSO与LSTM结合的优势,如高效全局搜索、快速收敛、增强泛化能力等,并展示了项目在金融、气象、能源等多个领域的应用潜力。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对MATLAB有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①提高时间序列预测精度,减少误差;②降低人工调参的时间成本;③增强模型泛化能力,确保对未来数据的良好适应性;④拓展时间序列预测的应用范围,如金融市场预测、气象变化监测、工业设备故障预警等;⑤推动群体智能优化算法与深度学习的融合,探索复杂非线性系统的建模路径;⑥提升模型训练效率与稳定性,增强实际应用的可操作性。 阅读建议:此资源不仅包含详细的代码实现,还涉及模型设计、优化策略、结果评估等内容,因此建议读者在学习过程中结合理论知识与实践操作,逐步理解CSO与LSTM的工作原理及其在时间序列预测中的应用。此外,读者还可以通过多次实验验证模型的稳定性和可靠性,探索不同参数组合对预测效果的影响。
内容概要:本文详细介绍了ArkUI框架及其核心组件Button在鸿蒙应用开发中的重要性。ArkUI框架作为鸿蒙系统应用界面的核心开发工具,提供了简洁自然的UI信息语法、多维状态管理和实时界面预览功能,支持多种布局方式和强大的绘制能力,满足了现代应用开发对于简洁性、高效性和灵活性的要求。Button组件作为ArkUI框架的重要组成部分,通过绑定onClick事件,实现了从简单的数据操作到复杂的业务流程处理,从页面间的无缝导航到各类功能的高效触发。此外,文章还探讨了Button组件在未来智能化、交互体验多样化以及跨设备应用中的潜力和发展趋势。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是对鸿蒙应用开发感兴趣的开发人员和设计师。 使用场景及目标:①理解ArkUI框架的基本特性和优势;②掌握Button组件的使用方法,包括基本绑定、复杂逻辑处理和事件传参;③熟悉Button组件在表单提交、页面导航和功能触发等场景下的具体应用;④展望Button组件在智能化、虚拟现实、增强现实和物联网等新兴技术中的未来发展。 阅读建议:由于本文内容涵盖了从基础概念到高级应用的广泛主题,建议读者先了解ArkUI框架的基本特性,再逐步深入学习Button组件的具体使用方法。同时,结合实际案例进行实践操作,有助于更好地理解和掌握相关知识。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值