HDU 1158 Employment Planning

本文介绍了一个使用动态规划(DP)算法解决月度工程费用问题的方法。该问题涉及在不同月份调整工人数量以最小化总成本,并考虑了工人增加或减少的成本。文章通过具体的代码实现展示了如何构建DP状态转移方程。

DP。

槽点满满的题。

1.没有告知人数的范围,导致一开始就想到的dp不敢写。

2.存在人数为0的月份,坑了我好久。

dp[i][j]表示第i个月的工程完工时,有j个人的情况下的最小费用。

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<string>
#include<iostream>
#include<map>
#include<algorithm>
using namespace std;

const int INF=0x7FFFFFFF;
int dp[15][1200];
int num[15],n;
int c1,c2,c3;

int main()
{
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        if(n==0) break;
        for(int i=1;i<=n;i++)
            for(int j=0;j<=1100;j++) dp[i][j]=INF;
        scanf("%d%d%d",&c1,&c2,&c3);
        int top=0;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d",&num[i]);
            top=max(top,num[i]);
        }
        dp[1][num[1]]=(c1+c2)*num[1];
        for(int i=2;i<=n;i++)
        {
            for(int j=num[i];j<=top;j++)
            {
                for(int k=0;k<=top;k++)
                {
                    if(dp[i-1][k]==INF) continue;
                    if(k<j)
                        dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[i-1][k]+(j-k)*c1+j*c2);
                    else if(k>=j)
                        dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[i-1][k]+(k-j)*c3+j*c2);
                }
            }
        }
        int ans=INF;
        for(int i=0;i<=top;i++)
            ans=min(dp[n][i],ans);
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zufezzt/p/5452208.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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