简单线性dp hdu1087

本文深入探讨了简单线性动态规划算法的应用,通过解决HDU 1087问题,详细介绍了如何利用DP思想求解最大子序列和。代码中使用了C++实现,展示了初始化、状态转移方程及求解过程。

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简单线性dp hdu1087
原题链接http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1087

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
using namespace std;
const int maxn=1e3+10;
int a[maxn],dp[maxn];
int main(){
	int N;
	while(~scanf("%d",&N)&&N){
		memset(a,0,sizeof(a));
		memset(dp,0,sizeof(dp));
		for(int i=0;i<N;i++){
			scanf("%d",&a[i]);
			dp[i]=a[i];
		}	
		//dp[i]  //表示到第i个数的最大值 
		for(int i=0;i<N;i++){
			for(int j=0;j<i;j++) 
				if(a[i]>a[j] && dp[i]<dp[j]+a[i]) dp[i]=dp[j]+a[i];
		}
		int maxx=dp[0];
		for(int i=1;i<N;i++)
			if( maxx<dp[i]) maxx=dp[i];
		printf("%d\n",maxx);
	}
	return 0;
}
分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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