bzoj2064 分裂

Description

背景

和久必分,分久必和。。。

描述

中国历史上上分分和和次数非常多。。通读中国历史的 WJMZBMR 表示毫无压力。 同时经常搞 OI 的他把这个变成了一个数学模型。 假设中国的国土总和是不变的。 每个国家都可以用他的国土面积代替,又两种可能,一种是两个国家合并为 \(1\) 个,那么新国家的面积为两者之和。 一种是一个国家分裂为 \(2\) 个,那么 \(2\) 个新国家的面积之和为原国家的面积。 WJMZBMR 现在知道了很遥远的过去中国的状态,又知道了中国现在的状态,想知道至少要几次操作(分裂和合并各算一次操作),能让中国从当时状态到达现在的状态。

Input

第一行一个数 \(n_1\) ,表示当时的块数,接下来 \(n_1\) 个数分别表示各块的面积。 第二行一个数 \(n_2\) ,表示现在的块,接下来 \(n_2\) 个数分别表示各块的面积。

Output

一行一个数表示最小次数。

Sample Input

1 6
3 1 2 3

Sample Output

2

HINT

对于 \(100\%\) 的数据, \(n_1,n_2\le 10\) ,每个数 \(\le 50\)

Solution

这状压 dp 神题啊 \(\cdots\)

显然次数的上界是 \(n + m - 2\) ,就是全部合并成一块后再拆开。

但如果我们能把初始状态和结束状态分别分为 \(k\) 堆,两边分别对应相等,就可以用 \(n+m-2\times k\) 次操作完成。于是任务变成了最大化这个 \(k\)

然后 $\cdots $ 可意会不可言传 \(\cdots\)

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

#define N 21
#define rep(i, a, b) for (int i = a; i <= b; i++)

inline int read() {
    int x = 0, flag = 1; char ch = getchar(); while (!isdigit(ch)) { if (!(ch ^ '-')) flag = -1; ch = getchar(); }
    while (isdigit(ch)) x = (x << 1) + (x << 3) + ch - '0', ch = getchar(); return x * flag;
}

int f[1 << N], sum[1 << N], n, m;

int main() {
    cin >> n; rep(i, 1, n) sum[1 << i - 1] += read();
    cin >> m; rep(i, 1, m) sum[1 << n + i - 1] -= read();
    int S = (1 << n + m) - 1;
    rep(i, 1, S) {
        int t = i & -i;
        rep(j, 1, n + m) if (i & (1 << j - 1)) f[i] = max(f[i], f[i - (1 << j - 1)]);
        if (!(sum[i] = sum[t] + sum[i - t])) f[i]++;
    }
    cout << n + m - 2 * f[S];
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/aziint/p/8453235.html

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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