XidianOJ 1007 易碎的鸟蛋

本文介绍了一种通过有限数量的蛋来确定蛋从特定高度掉落而不破裂的最大楼层的算法。该问题采用动态规划方法解决,核心在于寻找最优的试验策略以最小化试验次数。

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题目描述

 你们知道吗?西电的跳楼塔上面有一个鸟巢。某SXBK的教授对这个鸟巢很感兴趣。经过仔细观察,他发现鸟巢中有若干枚蛋。于是他想利用这些蛋做一个试验。测试一下蛋的坚固程度。这些蛋应该是具有相同的坚硬度。存在一个非负整数E,如果从塔的第E层往下扔蛋,蛋不会破,但如果从第E+1层(包括高于E+1层)扔,蛋就会破。你要做一组试验,来找出E。最简单的方法是一层层试。但是你有多个蛋是,不必用笨方法,可以用更少的次数找出E。注意这里的次数都是指对你的方法的最坏情况且蛋破了就不能再用,还有E可以取0(直接放在地上蛋蛋是不会破的)。如果实验到了最高层蛋还不破,则认为E取最高层的层数。

 

输入

一行,蛋的个数n和楼的层数n,k<=1000。(中间一个空格)。

请一直处理到文件结束。

 

输出

最少实验次数。

--正文

  又是dp。。。我好讨厌dp

  方程:

  dp[i][j] = min{max{dp[i-w][j],dp[w-1][j-1]}+1, dp[i][j]};

  当我们假设蛋随便用的时候,发现就是二分,所以以题目的数据(<=1000),顶多就用10个蛋,所以n最大也就是10,对于更大的n,可以看作10个

  

#include <stdio.h>
#include <memory.h>
int min(int a,int b){
    if (a > b) return b;
    return a;
}
int max(int a,int b){
    if (a > b) return a;
    return b;
}

int main(){
    int n,k;
    while (scanf("%d %d",&n,&k) != EOF){
        int dp[1005][20];
        memset(dp,0x3f,sizeof(dp));
        if (n > 10) n = 10;
        int i,j,w;
        for (i=0;i<=n;i++){
            dp[0][i] = 0;
            dp[1][i] = 1;
        }
        for (i=0;i<=k;i++){
            dp[i][1] = i;
        }
        for (i=2;i<=k;i++){
            for (j=2;j<=n;j++){
                for (w=1;w<=i;w++){
                    dp[i][j] = min(dp[i][j],max(dp[w-1][j-1],dp[i-w][j]) + 1);
                }
            }
        }    
        printf("%d\n",dp[k][n]);
    }
    
    return 0;
} 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ToTOrz/p/6062047.html

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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