hdu 2602 Bone Collector

本文针对骨收集者问题,采用动态规划方法解决背包问题。在限定背包容量的情况下,选取不同价值与体积的骨头以获得最大总价值。文章通过具体实例进行讲解,并提供了完整的代码实现。

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Bone Collector

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 61757    Accepted Submission(s): 25729


Problem Description
Many years ago , in Teddy’s hometown there was a man who was called “Bone Collector”. This man like to collect varies of bones , such as dog’s , cow’s , also he went to the grave …
The bone collector had a big bag with a volume of V ,and along his trip of collecting there are a lot of bones , obviously , different bone has different value and different volume, now given the each bone’s value along his trip , can you calculate out the maximum of the total value the bone collector can get ?

 

Input
The first line contain a integer T , the number of cases.
Followed by T cases , each case three lines , the first line contain two integer N , V, (N <= 1000 , V <= 1000 )representing the number of bones and the volume of his bag. And the second line contain N integers representing the value of each bone. The third line contain N integers representing the volume of each bone.
 

Output
One integer per line representing the maximum of the total value (this number will be less than 2 31).
 

Sample Input
  
1 5 10 1 2 3 4 5 5 4 3 2 1
 

Sample Output
  
14
就是用动态规划,推荐一个讲的不错的 博客,看懂他在表达什么意思了,然后自己推一遍,然后这个题迎刃而解。下面是我的代码!

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int a[1005];
int b[1005];
int dp[1005][1005];
int main()
{
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        memset(a,0,sizeof(a));
        memset(b,0,sizeof(b));
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        int i,n,v,j;
        scanf("%d%d",&n,&v);
        for(i=1; i<=n; i++)
            scanf("%d",&a[i]);
        for(i=1; i<=n; i++)
            scanf("%d",&b[i]);
        for(i=0; i<=v; i++)
        {
            if(i<b[n])
                dp[n][i]=0;
            else
                dp[n][i]=a[n];
        }
        for(i=n-1; i>=1; i--)
        {
            for(j=0; j<=v; j++)
            {
                if(j<b[i])
                    dp[i][j]=dp[i+1][j];
                else
                    dp[i][j]=max(dp[i+1][j],dp[i+1][j-b[i]]+a[i]);
            }
        }
        printf("%d\n",dp[1][v]);
        /* for(i=0;i<=n;i++)
         {
             for(j=0;j<=v;j++)
                 printf("%d ",dp[i][j]);
             printf("\n");
         }*/
    }
    return 0;
}


内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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