c++动态规划法求解水库优化调度代码
时间: 2023-08-24 18:24:58 浏览: 54
下面是一个简单的 C++ 动态规划法求解水库优化调度的代码示例:
```C++
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
int main() {
int n; // 水库容量
cin >> n;
vector<int> v(n + 1); // 每个时刻的水量
for (int i = 1; i <= n; i++) {
cin >> v[i];
}
vector<int> dp(n + 1); // 动态规划数组
dp[1] = v[1]; // 初始化
for (int i = 2; i <= n; i++) {
dp[i] = max(dp[i - 1], dp[i - 2] + v[i]); // 状态转移方程
}
cout << dp[n] << endl; // 输出最优解
return 0;
}
```
这个代码示例使用了一个一维动态规划数组,其中 `dp[i]` 表示在第 `i` 个时刻水库的最优水量。状态转移方程为 `dp[i] = max(dp[i - 1], dp[i - 2] + v[i])`,其中 `v[i]` 表示在第 `i` 个时刻水库的水量。
这个代码示例非常简单,只是为了说明动态规划的基本思想,实际上在实际问题中,可能需要更加复杂的状态转移方程和多维动态规划数组。
相关问题
c++动态规划法求解水库优化调度
水库优化调度问题是一个经典的动态规划问题。具体来说,我们可以按照以下步骤进行求解:
1. 定义状态:设 $f(i,j)$ 表示前 $i$ 个水库,第 $i$ 个水库在第 $j$ 天放水时的最大收益。
2. 状态转移方程:对于第 $i$ 个水库,它可以在任意一天放水。因此我们可以枚举第 $i$ 个水库在第 $j$ 天放水的所有情况,然后取其中的最大值即可:
$$f(i,j)=\max\{f(i-1,k)+profit(i,j-k)\},\quad 0\leq k\leq j$$
其中 $profit(i,j-k)$ 表示第 $i$ 个水库在第 $j-k$ 天放水的收益。
3. 边界条件:当 $i=1$ 时,$f(1,j)$ 表示第一个水库在第 $j$ 天放水的最大收益,即 $f(1,j)=profit(1,j)$。
4. 求解目标:最终的答案为 $f(n,T)$,其中 $n$ 表示水库的个数,$T$ 表示总共的天数。
5. 时间复杂度:由于需要枚举水库和时间,因此时间复杂度为 $O(nT^2)$。
以上就是使用动态规划法求解水库优化调度问题的基本思路。
动态规划法求解最长公共子序列问题c++代码
以下是求解最长公共子序列问题的动态规划算法实现的C++代码:
```c++
#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;
const int MAXN = 1005;
int dp[MAXN][MAXN];
int main() {
string s1, s2;
cin >> s1 >> s2;
int len1 = s1.length(), len2 = s2.length();
for (int i = 1; i <= len1; i++) {
for (int j = 1; j <= len2; j++) {
if (s1[i-1] == s2[j-1]) {
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
} else {
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);
}
}
}
cout << dp[len1][len2] << endl;
return 0;
}
```
其中,dp[i][j]表示s1前i个字符和s2前j个字符的最长公共子序列长度。如果s1[i-1]和s2[j-1]相同,则dp[i][j]等于dp[i-1][j-1]加1;否则dp[i][j]等于dp[i-1][j]和dp[i][j-1]的最大值。最终答案即为dp[len1][len2],其中len1和len2分别为s1和s2的长度。