uva 10154 - Weights and Measures【dp】qi

本文介绍了一道经典算法题UVA10154的解题思路及实现过程,通过动态规划算法解决乌龟堆叠问题,以达到最大高度的同时确保下方乌龟能够支撑上方乌龟的重量。

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题意:uva 10154 - Weights and Measures


题意:有一些乌龟有一定的体重和力量,求摞起来的最大高度、力量必须承受其上面包含自己的所有的重量。


分析:先按其能举起来的力量从小到大排序

然后定义dp【i】 表示摞起来 i 仅仅乌龟的最小质量。

然后转移就是每次用遍历O(n)的复杂度找最小的。然后记录。保存最大值就可以。


AC代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include <map>
#include <cmath>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int N = 10050;
struct Node
{
    int w,pow;
};
vector<Node> v;
int cmp(Node a,Node b)
{
    if(a.pow!=b.pow)
        return a.pow<b.pow;
}
int dp[N];  //dp[i] 选出i个乌龟摞起来的最小重量
int main()
{
    Node x;
    while(~scanf("%d%d",&x.w,&x.pow)){
        x.pow-=x.w;
        v.push_back(x);
    }
    sort(v.begin(),v.end(),cmp);
    memset(dp,0x3f3f3f3f,sizeof(dp));
    int ans=0;
    dp[0]=0;
    for(int i=0;i<v.size();i++)
    {
         for(int  j=v.size()-1; j>=1; j--)
        {
            if( dp[j-1]<=v[i].pow)
                dp[j] =min( dp[j], dp[j-1]+v[i].w);
            if( dp[j]<1000000000 )
                ans =max( j,ans);
        }
    }
    printf("%d\n",ans);
    v.clear();
    return 0;
}






本文转自mfrbuaa博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/mfrbuaa/p/5402343.html,如需转载请自行联系原作者 
变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析与分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011年提出,主要针对传统傅立叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程与小波分析或经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优化框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始化,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小化残差平方和以及模态频率的离散时间傅立叶变换(DTFT)约束,更新每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优化,在每次迭代中优化所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数或残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一化或去除直流偏置,以简化后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始化、交替最小二乘法和迭代优化过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视化,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件或完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视化脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独立模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声学、振动、生物医学信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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