P4728 [HNOI2009]双递增序列

本文详细解析了HNOI2009年竞赛题目“双递增序列”的动态规划解决方案,阐述了如何通过状态转移方程计算两个递增序列在特定条件下的组合方式,提供了完整的C++代码实现。

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  • \(f_{i,j}\)表示当前考虑第\(i\)个数,上一步是\(a_{i-1}\)接在后面的序列一共取了\(j\)个数,另外一个序列的末尾最小值。
  • 转移:如果\(a_i<a_{i-1}\),那么上一步是\(a_{i-1}\)接在后面的序列可以继续接,即\(f_{i,j}=f_{i-1,j-1}\)
  • 否则若\(a_i>f_{i-1,i-j}\),也就是在\(i-1\)这个位置的时候,另外一个序列的结尾要比当前小,那么有\(f_{i,j}=a_{i-1}\),也就是另一个序列和这个序列交换位置,也就是原来的另一个序列接上了\(a_i\),那么本来接上\(a_{i-1}\)的序列就要变成值域表示,而现在的序列就变成下标表示了。
  • 所以另外一个序列的末尾最小值就是上一步接在\(a_{i-1}\)的序列。
#include<bits/stdc++.h>
#define R register int
#define db double
using namespace std;
const int N=2501;
int q,n,w[N],f[N][N];
int gi(){
    R x=0,k=1;char c=getchar();
    while(c!='-'&&(c<'0'||c>'9'))c=getchar();
    if(c=='-')k=-1,c=getchar();
    while(c>='0'&&c<='9')x=(x<<3)+(x<<1)+c-'0',c=getchar(); 
    return x*k;
}
void sol(){
    n=gi();
    for(R i=1;i<=n;++i)w[i]=gi();
    memset(f,63,sizeof(f));
    f[1][0]=w[1],f[1][1]=0;
    for(R i=2;i<=n;++i){
        f[i][0]=w[i];
        for(R j=1;j<=i&&j<=n/2;++j){
            if(w[i]>w[i-1])f[i][j]=min(f[i][j],f[i-1][j-1]);
            if(i>=j&&w[i]>f[i-1][i-j])f[i][j]=min(f[i][j],w[i-1]);
        }
    }                  
    if(f[n][n/2]==f[n+1][0])puts("No!");
    else puts("Yes!");
}
int main(){
    q=gi();
    while(q--)sol();
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/Tyher/p/9853296.html

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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