“舞蹈家”怀特先生(Dance Dance Revolution)

本文介绍了一种针对DDR舞蹈游戏的算法实现,通过动态规划方法计算玩家在完成一系列箭头指示时所需的最小体力消耗。文章详细展示了状态定义、决策过程及状态转移方程,并提供完整的C语言代码。
DP,还是DP
  1. #include <stdio.h>
  2. #include <math.h>
  3. #define min(a,b) ((a)<(b)) ? (a) : (b)
  4. #define MAXSIZE 100
  5. int pis[MAXSIZE];//存放要移动的箭头序号
  6. int memory[MAXSIZE][4][4];
  7. int effort(int src, int des)//0原点, 1右,2下,3左, 4上
  8. {
  9.     //决策:
  10.     //中心到目标位置           src==0
  11.     //一只脚移动到相邻位置        (abs(src-des)%2)==1
  12.     //一只脚移动到相对位置        (abs(src-des)%2)==0
  13.     //一只脚在原地再踩一下        src==des
  14.     if (src==des)
  15.         return 1;
  16.     if (src==0)
  17.         return 2;
  18.     if ((abs(src-des)%2)==1)
  19.         return 3;
  20.     if ((abs(src-des)%2)==0)
  21.         return 4;
  22.     return 0;
  23. }
  24. int dp(int n, int lf, int rf)//状态:从左脚位置为lf,右脚位置为rf的状态移动到pis[n]所耗费的体力
  25. {
  26.     if (memory[n][lf][rf]!=-1)
  27.         return memory[n][lf][rf];
  28.     else{
  29.         if (pis[n]==-1){
  30.             memory[n][lf][rf]=0;
  31.             return 0;
  32.         }
  33.         else{
  34.             int val=9000000;
  35.             val=min(val, min(dp(n+1, pis[n], rf)+effort(lf, pis[n]), dp(n+1, lf, pis[n])+effort(rf, pis[n])));//状态转移方程
  36.             memory[n][lf][rf]=val;  
  37.             return val;
  38.         }
  39.     }
  40. }
  41. void InitialAndReadFile()
  42. {
  43.     int i, j, k;
  44.     for (i=0; i<MAXSIZE; i++)
  45.         pis[i]=-1;
  46.     for (i=0; i<MAXSIZE; i++){
  47.         for (j=0; j<4; j++)
  48.             for (k=0; k<4; k++)
  49.                 memory[i][j][k]=-1;
  50.     }
  51.     freopen("ddr.txt""r", stdin);
  52.     i=0;
  53.     while (scanf("%d", &pis[i++])!=EOF)
  54.         ;
  55. }
  56. void OutPut()
  57. {
  58.     int res;
  59.     res=dp(0, 0, 0);
  60.     printf("%d/n", res);
  61. }
  62. main(int argc, char *argv[])
  63. {
  64.     InitialAndReadFile();
  65.     OutPut();
  66. }

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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