HDU4258_Covered Walkway【单调队列优化DP】

参考文章:http://www.cnblogs.com/Canon-CSU/p/3425801.html

题意:一些数字,要用区间覆盖他们,,诶个区间的花费是c*(x-y),求最小总花费

分析:开始一直没有想DP,只是想从每一段区间的左右端点数值只差的平方要小于C,各种水然后各种WA。。看过题解后,发现思路也不难想。

   对于某个数a[i]来说其最小花费就是f[i]=min(f[j]+(a[i]-a[j+1])^2)。并且可以推出①对于一个y>x若是y优于x则

           2*a[i]*(a[y + 1] - a[x + 1]) >= f[y] - f[x] + 1ll * a[y + 1] * a[y + 1] - 1ll * a[x + 1] * a[x + 1]

           并且②令左边为L,右边为R,有R/L越小则y越优于x,根据这样的结论,这题就可以用一个双端队列,通过对队首利用①,队尾利用②维护队列的单调性。

代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<cstring>
#define N 1000005
#define inf 0xfffffff
using namespace std;
typedef __int64 ll;
int q[N], a[N];
ll f[N];

ll getL(int x, int y){
    return (a[y + 1] - a[x + 1]);
}

ll getR(int x, int y){
    return f[y] - f[x] + 1ll * a[y + 1] * a[y + 1] - 1ll * a[x + 1] * a[x + 1];
}

int main(){
    int n, c;
    while(scanf("%d%d", &n, &c) && (n || c)){
        int head = 1, tail = 1;q[1] = 0;
        for(int i = 1;i <= n;i ++){
            scanf("%d", &a[i]);
        }
        for(int i = 1;i <= n;i ++){
            while(head < tail){
                if(2ll * a[i] * getL(q[head], q[head + 1]) >= getR(q[head], q[head + 1]))head ++;
                else break;
            }
            f[i] = f[q[head]] + 1ll * (a[i] - a[q[head] + 1]) * (a[i] - a[q[head] + 1]) + c;
            while(head < tail){
                ll x = getL(q[tail], i) * getR(q[tail - 1], q[tail]);
                ll y = getL(q[tail - 1], q[tail]) * getR(q[tail], i);
                if(x >= y)tail --;
                else break;
            }
            q[++ tail] = i;
        }
        printf("%I64d\n", f[n]);
    }
    return 0;
}<strong>
</strong>


【资源说明】 1.项目代码功能经验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载使用!在使用过程中,如有问题或建议,请及时私信沟通。 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈! 本文介绍了基于QEM(Quadric Error Metrics,二次误差度量)的优化网格简化算法的C和C++实现源码及其相关文档。这一算法主要应用于计算机图形学领域,用于优化三维模型的多边形数量,使之在保持原有模型特征的前提下实现简化。简化的目的是为了提高渲染速度,减少计算资源消耗,以及便于网络传输等。 本项目的核心是网格简化算法的实现,而QEM作为该算法的核心,是一种衡量简化误差的数学方法。通过计算每个顶点的二次误差矩阵来评估简化操作的误差,并以此来指导网格简化过程。QEM算法因其高效性和准确性在计算机图形学中广泛应用,尤其在实时渲染和三维打印领域。 项目代码包含C和C++两种语言版本,这意味着它可以在多种开发环境中运行,增加了其适用范围。对于计算机相关专业的学生、教师和行业从业者来说,这个项目提供了丰富的学习和实践机会。无论是作为学习编程的入门材料,还是作为深入研究计算机图形学的项目,该项目都具有实用价值。 此外,项目包含的论文文档为理解网格简化算法提供了理论基础。论文详细介绍了QEM算法的原理、实施步骤以及与其他算法的对比分析。这不仅有助于加深对算法的理解,也为那些希望将算法应用于自己研究领域的人员提供了参考资料。 资源说明文档强调了项目的稳定性和可靠性,并鼓励用户在使用过程中提出问题或建议,以便不断地优化和完善项目。文档还提醒用户注意查看,以获取使用该项目的所有必要信息。 项目的文件名称列表中包含了加水印的论文文档、资源说明文件和实际的项目代码目录,后者位于名为Mesh-Simplification-master的目录下。用户可以将这些资源用于多种教学和研究目的,包括课程设计、毕业设计、项目立项演示等。 这个项目是一个宝贵的资源,它不仅提供了一个成熟的技术实现,而且为进一步的研究和学习提供了坚实的基础。它鼓励用户探索和扩展,以期在计算机图形学领域中取得更深入的研究成果。
内容概要:本文详细介绍了利用改进粒子群算法(PSO)进行混合储能系统(如电池与超级电容组合)容量优化的方法。文中首先指出了传统PSO易陷入局部最优的问题,并提出通过非线性衰减惯性权重、引入混沌因子和突变操作等方法来改进算法性能。随后,作者展示了具体的Python代码实现,包括粒子更新策略、适应度函数设计以及边界处理等方面的内容。适应度函数不仅考虑了设备的成本,还加入了对设备寿命和功率调节失败率的考量,确保优化结果的实际可行性。实验结果显示,在风光发电系统的应用场景中,改进后的PSO能够在较短时间内找到接近全局最优解的储能配置方案,相比传统方法降低了系统总成本并提高了循环寿命。 适合人群:从事电力系统、新能源技术研究的专业人士,尤其是对储能系统优化感兴趣的科研工作者和技术开发者。 使用场景及目标:适用于需要对混合储能系统进行容量优化的场合,旨在提高储能系统的经济效益和使用寿命,同时保证供电稳定性。通过学习本文提供的理论知识和代码实例,读者能够掌握改进粒子群算法的应用技巧,从而应用于实际工程项目中。 其他说明:文中提到的所有代码均为Python实现,且已在GitHub上提供完整的源代码链接(尽管文中给出的是虚拟地址)。此外,作者还计划将改进的PSO与其他优化算法相结合,进一步提升求解复杂问题的能力。
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