Codeforces 213C Relay Race

本文介绍了一种使用动态规划解决二维网格中寻找从左上角到右下角再返回的最大价值路径的问题。通过设定状态转移方程,实现了一个高效的算法。

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

题意:

有n*n个格子,每个格子都有各子的价值数,现在你准备从左上角走到右下角,只能朝右或者朝下走,然后再从右下角走到左上角,只能朝上或者朝左走,走到每个格子一定要取上面的数,并且只取一次,问能取到的最大值是多少。

思路:

dp。假设两个人同时从左上角出发(因为从右下走到左上相当于从左上走到右下),分别设为a人和b人,dp[x1][x2][step]表示a走到(x1,step-x1+1),b走到(x2,step-x2+1),步数为step,所获得的最大值价值。那么转移方程为:

dp[x1][x2][step]=max(dp[x1][x2][step-1],dp[x1-1][x2][step-1],dp[x1][x2-1][step-1],dp[x1-1][x2-1][step-1])+b

这里的b等于:

若i!=j,则b=a[x1][step-x1+1]+dp[x2][step-x2+1]

若i==j,则b=a[x1][step-x1+1]

最后的答案为dp[n][n][n*2-1]因为最多走n*2-1步就到终点了。

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

const int INF=0x3f3f3f3f;
const int MAX=305;
int dp[MAX][MAX][MAX*2];
int n,a[MAX][MAX];

int main(){
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=n;i++){
		for(int j=1;j<=n;j++){
			scanf("%d",&a[i][j]);
		}
	}
	memset(dp,-INF,sizeof(dp));
	dp[1][1][1]=a[1][1];
	for(int k=2;k<=(n*2)-1;k++){
		for(int i=1;i<=n;i++){
			for(int j=1;j<=n;j++){
				int n1=dp[i][j][k-1];
				int n2=dp[i-1][j][k-1];
				int n3=dp[i][j-1][k-1];
				int n4=dp[i-1][j-1][k-1];
				int tmp=max(max(n1,n2),max(n3,n4));
				if(i!=j) dp[i][j][k]=tmp+a[i][k-i+1]+a[j][k-j+1];
				else dp[i][j][k]=tmp+a[i][k-i+1];
			}
		}
	}
	printf("%d\n",dp[n][n][(n*2)-1]);
	return 0;
}


内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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