uva 10163 Storage Keepers

本文介绍了一个关于仓库安全值最大化与最小花费的问题。通过两次动态规划算法,首先求解最大安全值,再求解在该安全值下的最小花费方案。文章提供了详细的算法思路与C++代码实现。

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

题意:

有n个仓库,m个人,一个仓库只能由一个人托管,每个人可以托管多个仓库。

每个人有一个能力值a,如果说他托管了k个仓库,那么这些仓库的安全值都是a/k。

雇佣一个人的花费也是a。

如果一个仓库没有被人托管,那么这个仓库的安全值为0。

总安全值定义为所有仓库安全值的最小值。

现在给出人和仓库的信息,在总安全值最大的情况下,求出最小的花费。

思路:

两次dp。

dp[i][j]表示前i个人托管前j个仓库的最大的总安全度

dp[i][j] = max(dp[i-1][j],a[i]/j)

dp[i][j] = max(dp[i][j],max(min(dp[i-1][k],a[i]/k))) ,k从1到j-1。

第一个转移,前i-1个人托管了j个仓库,也可能第i个人托管了j个仓库。

第二个转移,就是前i-1个人托管了j-k个仓库,第i个人托管了k个仓库。

这样求出了最大的安全值min。

第二次dp求的是花费的最小的费用,转移与上面的类似,但是每一次都要加一个当前的总安全值大于等于min才能转移的条件。

代码:

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int N = 35,M = 105;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
int dp[N][M],dq[N][M];
int a[N];
int main()
{
    int n,m;
    while (scanf("%d%d",&n,&m) != EOF && n + m)
    {
        for (int i = 1;i <= m;i++) scanf("%d",&a[i]);
        memset(dq,inf,sizeof(dq));
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for (int i = 1;i <= n;i++)
        {
            dp[1][i] = a[1] / i;
        }
        for (int i = 2;i <= m;i++)
        {
            for (int j = 1;j <= n;j++)
            {
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j],a[i] / j);
                int tmp = 0;
                for (int k = 1;k < j;k++)
                {
                    int t = min(dp[i-1][j-k],a[i]/k);
                    tmp = max(tmp,t);
                }
                dp[i][j] = max(tmp,dp[i][j]);
            }
        }
        int mn = dp[m][n];
        for (int i = 1;i <= n;i++)
        {
            if (a[1] / i >= mn)
            {
                dq[1][i] = a[1];
            } 
        }
        //puts("");
        for (int i = 2;i <= m;i++)
        {
            for (int j = 1;j <= n;j++)
            {
                if (dp[i-1][j] >= mn) dq[i][j] = min(dq[i-1][j],dq[i][j]);
                if (a[i] / j >= mn) dq[i][j] = min(a[i],dq[i][j]);
                for (int k = 1;k < j;k++)
                {
                    int t = min(dp[i-1][j-k],a[i]/k);
                    if (t >= mn)
                    {
                        dq[i][j] = min(dq[i-1][j-k] + a[i],dq[i][j]);
                    }
                }
            }
        }
        if (mn == 0)
        {
            puts("0 0");
        }
        else
        {
            printf("%d %d\n",mn,dq[m][n]);
        }
    }
    return 0;
}
/*
2 1
7
1 2
10 9
2 5
10 8 6 4 1 5 4 1 1 1 1 0 0
*/

 

转载于:https://www.cnblogs.com/kickit/p/8993367.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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