BZOJ3874:[AHOI2014&JSOI2014]宅男计划(爬山法)

Description

 【故事背景】
自从迷上了拼图,JYY就变成了个彻底的宅男。为了解决温饱问题,JYY
不得不依靠叫外卖来维持生计。
【问题描述】
外卖店一共有N种食物,分别有1到N编号。第i种食物有固定的价钱Pi和保质期Si。第i种食物会在Si天后过期。JYY是不会吃过期食物的。
比如JYY如果今天点了一份保质期为1天的食物,那么JYY必须在今天或
者明天把这个食物吃掉,否则这个食物就再也不能吃了。保质期可以为0天,这
样这份食物就必须在购买当天吃掉。
JYY现在有M块钱,每一次叫外卖需要额外付给送外卖小哥外送费F元。
送外卖的小哥身强力壮,可以瞬间给JYY带来任意多份食物。JYY想知道,在
满足每天都能吃到至少一顿没过期的外卖的情况下,他可以最多宅多少天呢?

Input

第一行包含三个整数M,F和N。
接下来N行,第i行包含两个整数Pi和Si。

Output

输出仅包含一行一个整数表示JYY可以宅的最多的天数。

Sample Input

32 5 2
5 0
10 2

Sample Output

3

HINT

 【样例说明】

JYY的最佳策略是:
第一天买一份食物1和一份食物2并且吃一份食物1;
第二天吃一份食物2;
第三天买一份食物1并且吃掉。
【数据规模与约定】
对于100%的数据满足0<=Si<=10^18,1<=F,Pi,M<=10^18,1<=N<=200

Solution

调了一晚上真的难受……
首先我们可以先将食物sort一下然后去重,使之成为一个价格递增且保质期递增的数列
被我们从食物中舍弃的肯定都是原序列中有比它更优的
然后我们可以发现,对于确定的点外卖次数,我们可以通过贪心法来求更多生存天数
具体贪心方法是对于我们要订的t次外卖,如果食物i(1<=i<=n)能订的话那显然比i+1更优,
不超保质期的情况下优先用i把t次订单填满。
把订外卖次数当成x轴,然后就可以用模拟退火乱搞了
然而搞来搞去只有九十,我们发现答案始终比正确答案小一点怎么办呢?
由于购买次数少的时候买的东西贵,购买次数多的时候配送费贵,
我们可以大胆猜测结果单峰然后把源程序注释掉一点就能过了

Code

 1 #include<iostream>
 2 #include<cstring>
 3 #include<cstdlib>
 4 #include<cstdio>
 5 #include<ctime>
 6 #include<cmath>
 7 #include<algorithm>
 8 using namespace std;
 9 
10 struct Node{long long cost,life;}Food[205];
11 bool cmp(Node a,Node b){return a.cost<b.cost || a.cost==b.cost && a.life>b.life;}
12 
13 long long M,F,N,cnt,ans;
14 
15 double Rand(){return rand()%10001/10000.0;}
16 
17 long long Calc(long long t)
18 {
19     long long Left=M-t*F,sum=0;
20     for (int i=1; i<=N; ++i)
21     {
22         if (Left*1.0/Food[i].cost/t>=(Food[i].life-Food[i-1].life+(i==1)))
23         {
24             Left-=Food[i].cost*(Food[i].life-Food[i-1].life+(i==1))*t;
25             sum+=(Food[i].life-Food[i-1].life+(i==1))*t;
26             continue;
27         }
28         else
29         {
30             sum+=Left/Food[i].cost;
31             break;
32         }
33     }
34     if (sum>ans) ans=sum;
35     return sum;
36 }
37 
38 void Simulate_Anneal()
39 {
40     double T=M/F+1000;
41     long long now=1;
42     while (T>=1)
43     {
44         long long nxt=now+T*(2*Rand()-1);
45         while (nxt<=0) nxt=T*Rand();
46         nxt%=(M/F+1);
47         
48         long long delta=Calc(nxt)-Calc(now);
49         if (delta>0/*|| exp(delta/T)>Rand()*/)
50             now=nxt;
51         T*=0.93;
52     }
53 }
54 
55 int main()
56 {
57     scanf("%lld%lld%lld",&M,&F,&N);
58     for (int i=1; i<=N; ++i)
59         scanf("%lld%lld",&Food[i].cost,&Food[i].life);
60     sort(Food+1,Food+N+1,cmp);
61     for (int i=2; i<=N; ++i)
62         if (Food[i].life<=Food[i-1].life)
63         {
64             for (int j=i; j<=N; ++j)Food[j]=Food[j+1];
65             N--; i--;
66         }
67     for (int i=1; i<=20; ++i)
68         Simulate_Anneal();
69     printf("%lld",ans);
70 }

转载于:https://www.cnblogs.com/refun/p/9286962.html

内容概要:本文详细探讨了基于阻尼连续可调减振器(CDC)的半主动悬架系统的控制策略。首先建立了CDC减振器的动力学模型,验证了其阻尼特性,并通过实验确认了模型的准确性。接着,搭建了1/4车辆悬架模型,分析了不同阻尼系数对悬架性能的影响。随后,引入了PID、自适应模糊PID和模糊-PID并联三种控制策略,通过仿真比较它们的性能提升效果。研究表明,模糊-PID并联控制能最优地提升悬架综合性能,在平顺性和稳定性间取得最佳平衡。此外,还深入分析了CDC减振器的特性,优化了控制策略,并进行了系统级验证。 适用人群:从事汽车工程、机械工程及相关领域的研究人员和技术人员,尤其是对车辆悬架系统和控制策略感兴趣的读者。 使用场景及目标:①适用于研究和开发基于CDC减振器的半主动悬架系统的工程师;②帮助理解不同控制策略(如PID、模糊PID、模糊-PID并联)在悬架系统中的应用及其性能差异;③为优化车辆行驶舒适性和稳定性提供理论依据和技术支持。 其他说明:本文不仅提供了详细的数学模型和仿真代码,还通过实验数据验证了模型的准确性。对于希望深入了解CDC减振器工作原理及其控制策略的读者来说,本文是一份极具价值的参考资料。同时,文中还介绍了多种控制策略的具体实现方法及其优缺点,为后续的研究和实际应用提供了有益的借鉴。
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