51nod1344

基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 5  难度:1级算法题
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有编号1-n的n个格子,机器人从1号格子顺序向后走,一直走到n号格子,并需要从n号格子走出去。机器人有一个初始能量,每个格子对应一个整数A[i],表示这个格子的能量值。如果A[i] > 0,机器人走到这个格子能够获取A[i]个能量,如果A[i] < 0,走到这个格子需要消耗相应的能量,如果机器人的能量 < 0,就无法继续前进了。问机器人最少需要有多少初始能量,才能完成整个旅程。

例如:n = 5。{1,-2,-1,3,4} 最少需要2个初始能量,才能从1号走到5号格子。途中的能量变化如下3 1 0 3 7。
Input
第1行:1个数n,表示格子的数量。(1 <= n <= 50000)
第2 - n + 1行:每行1个数A[i],表示格子里的能量值(-1000000000 <= A[i] <= 1000000000)
Output
输出1个数,对应从1走到n最少需要多少初始能量。
Input示例
5
1
-2
-1
3
4
Output示例

2

开始理解错题意了,以为一开始的必须是大于等于0的,错了n次。后来看了看播客发现开始可以是负数,直接找最小就是答案

import java.math.*;
import java.util.*;

public class demo1 {

	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub

		demo1 d = new demo1();
	}

	public demo1()
	{
		double x = 0.0,y = 0.0,z = 1000000010.0;
		Scanner input = new Scanner(System.in);
		int n = input.nextInt();
		for(int i = 0;i < n;++ i)
		{
			x = input.nextDouble();
			y += x;
			if(z > y)
				z = y;
		}
		z = -z;
		System.out.printf("%.0f\n", z);
	}
}


内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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