简单dp hdu1176

题目分析:
跟hdu2084类似hdu2084

时间 可以到达的坐标
1s 5
2s 4 5 6
3s 3 4 5 6 7
4s 2 3 4 5 6 7 8
5s 1 2 3 4 5 6 7 8 9
6s 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

状态转移方程
dp[i-1][j]=max( dp[i][j],dp[i][j-1], dp[i][j+1] )
//横坐标表示当前秒数 纵坐标表示数轴值 dp值为能接到的最大值

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int maxn=1e5+10;
int a[maxn][15];   //横坐标表示当前秒数  纵坐标表示数轴值 
//注意开数组的时候的大小!!! 
int main(){
	int n;
	while(~scanf("%d",&n)&&n) {
		int m=0;
		memset(a,0,sizeof(a));
		for(int i=0;i<n;i++){
			int x,t;
			scanf("%d %d",&x,&t);
			x++;
			a[t][x]++;
			m=max(m,t);  //记录最大秒数 
		}
		for(int i=m;i>0;i--){
			for(int j=1;j<=11;j++){
				a[i-1][j]+=max( max(a[i][j],a[i][j+1]),a[i][j-1]);
			}
		}
//		for(int i=0;i<=m;i++){
//			for(int j=1;j<=11;j++) 
//				printf("%d ",a[i][j]);
//			printf("\n");
//		}
		
		printf("%d\n",a[0][6]);   
	}
	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
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值