POJ 3254 Corn Fields 状态压缩DP

本文针对POJ3254问题提出了一种动态规划算法解决方案,通过预处理可行状态及兼容状态对,利用DP方程计算可行路径总数。文章提供了完整的C++实现代码。

题目链接:POJ 3254


分析:设行数为n,列数为m。可把dp数组设为dp[i][j],表示为第i行,状态为j时可行数,先预处理出所有可行状态、可兼容状态对(可兼容的含义为:两个状态作为相邻的两行时,两行间的1不跨行相邻),并用tot[i]表示每行有i个元素时的可行状态数(假设每行全为1),dp方程为dp[i][j] = sum( dp[i-1][k] )  k = 0... tot[m]  其中状态j在第i行可行,状态k在第i-1行可行,且状态j和状态k可兼容。

sum(dp[n-1][j]) j = 0...tot[m] 即为所求。


代码如下:

#include <cstdio>
#include <cstring>

const int N = 12, M = 12, mod = 100000000;
int dp[N][1<<M], mat[N][M], sta[M+1][555], tot[M+1], a[N];
bool ad[M+1][555][555];

int main()
{
    // freopen("in", "r", stdin);
    for(int m = 1; m <= 12; ++m) {
        for(int i = 0; i < 1 << m; ++i) {
            if(!(i & i << 1)) sta[m][tot[m]++] = i;
        }
        for(int i = 0; i < tot[m]; ++i) {
            for(int j = 0; j < tot[m]; ++j) {
                ad[m][i][j] = !(sta[m][i] & sta[m][j]);
            }
        }
    }
    int n, m;
    while(~scanf("%d%d", &n, &m)) {
        memset(a, 0, sizeof a);
        for(int i = 0; i < n; ++i) {
            for(int j = 0; j < m; ++j) {
                scanf("%d", mat[i] + j);
                a[i] |= !mat[i][j] << j;
            }
        }
        memset(dp, 0, sizeof dp);
        for(int i = 0; i < tot[m]; ++i) {
            if(!(a[0] & sta[m][i])) dp[0][sta[m][i]] = 1;
        }
        for(int i = 1; i < n; ++i) {
            for(int j = 0; j < tot[m]; ++j) {
                if(!(a[i] & sta[m][j]))
                for(int k = 0; k < tot[m]; ++k) {
                    if(ad[m][j][k] && !(a[i-1] & sta[m][k]))
                    dp[i][sta[m][j]] = (dp[i][sta[m][j]] + dp[i-1][sta[m][k]]) % mod;
                }
            }
        }
        int ans = 0;
        for(int i = 0; i < tot[m]; ++i)
            ans = (ans + dp[n-1][sta[m][i]]) % mod;
        printf("%d\n", ans);
    }
    return 0;
}


独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的优化模型,旨在协调独立储能系统在电力现货市场与调频辅助服务市场中的联合出清问题。文中结合鲁棒优化、大M法和C&CG算法处理不确定性因素,构建了多市场耦合的双层或两阶段优化框架,实现了储能资源在能量市场和辅助服务市场间的最优分配。研究涵盖了市场出清机制设计、储能运行策略建模、不确定性建模及求解算法实现,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和经济性。; 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、科研人员及从事电力市场、储能调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究独立储能在多电力市场环境下的协同优化运行机制;②支撑电力市场机制设计、储能参与市场的竞价策略分析及政策仿真;③为学术论文复现、课题研究和技术开发提供可运行的代码参考。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的Matlab代码与算法原理同步学习,重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式及C&CG算法的具体实现步骤,宜在掌握基础优化理论的前提下进行深入研读与仿真调试。
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