《勇者斗恶龙11》无脑刷代币方法一览 DQ11代币怎么刷
方法:
这个真的很无脑,不过要有一定的基础代币,至少2W以上,事先保存好,以防脸黑。后期有轮盘赌之后,在每个数字和宝箱上都下一枚筹码,其它地方不要下注,赌jackpot,中了jackpot给的代币数量跟押的筹码数量似乎没关系,所以直接找筹码最大的台子。
3ds版我用的100的台子,每个数字下100,一共2800,大概率(27/28)是输100,小概率(1/28)赢100w,算下来期望值是+3w5,大概20分钟能出一次jackpot,一次100w,效率应该是最高的,比老虎机快很多,比纸牌更稳定。
PS4版的话是200的台子jackpot给100W,用同样的方法一次押注7400,36/37的概率输200,1/37的概率赢100W,期望是+2w6,效率也还可以,当然连发手柄玩老虎机挂机的大佬可以无视我,顺便说下刷钱的话去第二赌场换贤者圣水(1000代币),可以卖750G
《勇者斗恶龙11》代币怎么刷 新手刷金币方法介绍
快速练级法
需要角色:主角,武斗家玛尔蒂娜,旅艺人希尔比亚,盗贼卡缪
需要技能:主角勇者的领域必中“ソーン必中”,玛尔蒂娜枪的雷光一闪突(雷光一闪突き),希尔比亚骑士道的女士优先(レディファースト),卡缪神技的会心必中
具体方法:随便找一组不强而且不会逃跑的小怪,无脑防御等卡缪和玛尔蒂娜爆气,然后用主角主动爆气,用三人连协技超级轮盘(スーパールーレット),提高经验值、钱和必定稀有掉落。然后继续防御等希尔比亚和玛尔蒂娜爆气,之后主角用三人连协技奇迹秀(スペクタクルショー),将怪物变成金属怪,而且当前回合不回行动,可以白打一回合,希尔比亚用女士优先给玛尔蒂娜两回行动用雷光一闪突,卡缪用必中会心。由于奇迹秀(スペクタクルショー)出现的金属怪跟主角等级相对应,所以完全不用换地方。
主角70级以后会出现金属王•强和两只离散金属•强的配置,一把70-80w经验。而且金属王•强必掉奇迹水滴(きせきのしずく)用之后全员爆气,进一步提升效率,所以越到后面练级越快。
此方法虽然在前期就可以用,但是由于没有技能支持不太效率,很容易让怪跑调,所以不推荐,而且这游戏前期不怎么需要练级。后期有了技能支持后,再加上提高爆气概率的被动,就比较快,我从60练到99大概就花了30分钟。
赌场无脑刷代币法(已完善,之前没考虑到ps4版和3ds版的轮盘不太一样):
这个真的很无脑,不过要有一定的基础代币,至少2W以上,事先保存好,以防脸黑。
后期有轮盘赌之后,在每个数字和宝箱上都下一枚筹码,其它地方不要下注,赌jackpot,中了jackpot给的代币数量跟押的筹码数量似乎没关系,所以直接找筹码最大的台子。3ds版我用的100的台子,每个数字下100,一共2800,大概率(27/28)是输100,小概率(1/28)赢100w,算下来期望值是+3w5,大概20分钟能出一次jackpot,一次100w,效率应该是最高的,比老虎机快很多,比纸牌更稳定。
PS4版的话是200的台子jackpot给100W,用同样的方法一次押注7400,36/37的概率输200,1/37的概率赢100W,期望是+2w6,效率也还可以,当然连发手柄玩老虎机挂机的大佬可以无视我
求:一部以空军演练为背景的电影
深入敌后
请问这个韩国演员是谁
金喜善,1977年6月11日出生于韩国首尔,演员,模特。1992年,金喜善在十六岁那年开始担任广告模特儿,并参加SMART模特大赛获得了第一名。1993年金喜善于就读高中二年级时,参加韩国青春美少女大赛,并开始在电视上演出,之后进入韩国中央大学戏剧系就读。有一次在陪朋友到SBS电视台参加音乐节目时,被当时的监制所发掘,进入演艺圈,一开始就在该台担任主持工作。2005年,与成龙主演了电影《神话》,并与合唱了主题曲《无尽的爱》。2007年10月19日嫁给了大她3岁的中小企业家朴周永。2009年1月21日,生下第一个女儿,乳名取名为jackpot,中文名为朴妍雅。2012年,金喜善复出与李敏镐主演了电视剧《神医》,讲述现代女医生意外穿越到高丽时代,与古代武士相遇的故事。2014年,金喜善时隔两年重回荧屏,出演KBS2周末剧《真是好时节》。2015年,金喜善首次搭档池贤宇出演MBC电视剧《愤怒的妈妈》。同年加盟并参演电视剧《幻城》。2016年,加盟《修仙记之何仙姑传》剧组演绎“武则天”。2017年,出演电视剧《有品位的她》播出。
200分求动态规划详解!!!!!!!!!!!!!!...
嗯···我学动归不是很久,同样是迷惘过,估计两个月前刚刚开窍……
你看他写的什么无后效性什么最优子结构的就头大,我也头大%…………
动态规划一般解决两类问题,一类是最优化问题,就是问你最大价值最小数什么的,另一类是方案总数问题。
细分的话类型很多,
我见得多的(我是高二学生,目前在筹备NOIP)
(你那题多我就只说名字了)
背包,楼上连9讲都放上来了我就不多说了……
最长不上升不下降子序列问题(比如说潘帕斯雄鹰生日模拟赛的飞翔,就是很经典的不下降的变形)
资源分配问题(比如说橱窗布置,马棚问题,机器分配问题)
区间动归(乘积最大,能量项链等等)
最长公共子序列问题(有个遗传编码好像);
解决方案树的比如说爬楼梯问题……………………
动态规划的类型很多很多,因为他很灵活的,我们老师曾经给我们找了100个DP方程,但是那都没有用,强记根本记不住,关键是理解。
深入一点的就有DP的优化,时间空间的降维(就是用别的方法去做,或者比如说背包本来是二维的空间优化过该成一维的了),树形DP(这个我也不会)。
(优化里面有个很经典的题《过河》)
我对DP是属于那种突然就开了窍的……别看说“动态规划”什么的唬人,其实就是一个比较一个计算,知道他干什么了题上来就有头绪,方程啊思想啊就有了……
主要也是多看题吧,从简单的开始,理解他的思想……自己写动归的时候注意下面几个问题:
1、大前提是确定你做的是动归题……看得多了也就知道自己面对的是什么类型的题了
2、次前提是想法要对(我做题的时候先想这道题时间空间的维度,然后根据这个去想方程),方程正确,
实在想不起来可以先看题解,去理解人家的思想之后,不要看标程把程序做出来……
3、注意数组不要开的过小,一般都是左右都开大一点,比如他的数据范围是1~100 ,数组就开0~101.这个是防越界的,因为很多DP赋初值的时候会用到F[0],F[0,0]
4、初始值要正确,因为很多DP其他地方都是正确的因为初始值赋错了而全部过不了的情况是很常见的……(比如说USACO里面的货币系统)
5、DP循环的范围要正确,一般根据题来判断范围写多少的(比如说橱窗问题,今天下午写这个题因为循环写错了一直AC不了)
USACO里也有很多DP题,可以做……
以上全部手打,希望能对你有所帮助。
我也是正在学习的人,上面的东西不一定全部正确,但是对我而言很受用,也算是我的经验了。希望日后能一起学习交流外加进步喽
QQ:340131980
1. 资源问题1
-----机器分配问题
F[I,j]:=max(f[i-1,k]+w[i,j-k])
2. 资源问题2
------01背包问题
F[I,j]:=max(f[i-1,j-v]+w,f[i-1,j]);
3. 线性动态规划1
-----朴素最长非降子序列
F:=max{f[j]+1}
4. 剖分问题1
-----石子合并
F[i,j]:=min(f[i,k]+f[k+1,j]+sum[i,j]);
5. 剖分问题2
-----多边形剖分
F[I,j]:=min(f[i,k]+f[k,j]+a[k]*a[j]*a);
6. 剖分问题3
------乘积最大
f[i,j]:=max(f[k,j-1]*mult[k,i]);
7. 资源问题3
-----系统可靠性(完全背包)
F[i,j]:=max{f[i-1,j-c*k]*P[I,x]}
8. 贪心的动态规划1
-----快餐问题
F[i,j,k]:=max{f[i-1,j',k']+(T-(j-j')*p1-(k-k')*p2) div p3}
9. 贪心的动态规划2
-----过河 f=min{{f(i-k)} (not stone)
{f(i-k)}+1} (stone); +贪心压缩状态
10. 剖分问题4
-----多边形-讨论的动态规划
F[i,j]:=max{正正 f[I,k]*f[k+1,j];
负负 g[I,k]*f[k+1,j];
正负 g[I,k]*f[k+1,j];
负正 f[I,k]*g[k+1,j];} g为min
11. 树型动态规划1
-----加分二叉树 (从两侧到根结点模型)
F[I,j]:=max{f[I,k-1]*f[k+1,j]+c[k]}
12. 树型动态规划2
-----选课 (多叉树转二叉树,自顶向下模型)
F[I,j]表示以i为根节点选j门功课得到的最大学分
f[i,j]:=max{f[t.l,k]+f[t.r,j-k-1]+c}
13. 计数问题1
-----砝码称重
f[f[0]+1]=f[j]+k*w[j];
(1<=i<=n; 1<=j<=f[0]; 1<=k<=a;)
14. 递推天地1
------核电站问题
f[-1]:=1; f[0]:=1;
f:=2*f[i-1]-f[i-1-m]
15. 递推天地2
------数的划分
f[i,j]:=f[i-j,j]+f[i-1,j-1];
16. 最大子矩阵1
-----一最大01子矩阵
f[i,j]:=min(f[i-1,j],v[i,j-1],v[i-1,j-1])+1;
ans:=maxvalue(f);
17. 判定性问题1
-----能否被4整除
g[1,0]:=true; g[1,1]:=false; g[1,2]:=false; g[1,3]:=false;
g[i,j]:=g[i-1,k] and ((k+a[i,p]) mod 4 = j)
18. 判定性问题2
-----能否被k整除
f[I,j±n mod k]:=f[i-1,j]; -k<=j<=k; 1<=i<=n
20. 线型动态规划2
-----方块消除游戏
f[i,i-1,0]:=0
f[i,j,k]:=max{f[i,j-1,0]+sqr(len(j)+k),
f[i,p,k+len[j]]+f[p+1,j-1,0]}
ans:=f[1,m,0]
21. 线型动态规划3
-----最长公共子串,LCS问题
f[i,j]={0(i=0)&(j=0);
f[i-1,j-1]+1 (i>0,j>0,x=y[j]);
max{f[i,j-1]+f[i-1,j]}} (i>0,j>0,x<>y[j]);
22. 最大子矩阵2
-----最大带权01子矩阵O(n^2*m)
枚举行的起始,压缩进数列,求最大字段和,遇0则清零
23. 资源问题4
-----装箱问题(判定性01背包)
f[j]:=(f[j] or f[j-v]);
24. 数字三角形1
-----朴素の数字三角形
f[i,j]:=max(f[i+1,j]+a[I,j],f[i+1,j+1]+a[i,j]);
25. 数字三角形2
-----晴天小猪历险记之Hill
同一阶段上暴力动态规划
if[i,j]:=min(f[i,j-1],f[I,j+1],f[i-1,j],f[i-1,j-1])+a[i,j]
26. 双向动态规划1
数字三角形3
-----小胖办证
f[i,j]:=max(f[i-1,j]+a[i,j],f[i,j-1]+a[i,j],f[i,j+1]+a[i,j])
27. 数字三角形4
-----过河卒
//边界初始化
f[i,j]:=f[i-1,j]+f[i,j-1];
28. 数字三角形5
-----朴素的打砖块
f[i,j,k]:=max(f[i-1,j-k,p]+sum[i,k],f[i,j,k]);
29. 数字三角形6
-----优化的打砖块
f[I,j,k]:=max{g[i-1,j-k,k-1]+sum[I,k]}
30. 线性动态规划3
-----打鼹鼠’
f:=f[j]+1;(abs(x-x[j])+abs(y-y[j])<=t-t[j])
31. 树形动态规划3
-----贪吃的九头龙
32. 状态压缩动态规划1
-----炮兵阵地
Max(f[Q*(r+1)+k],g[j]+num[k])
If (map and plan[k]=0) and
((plan[P] or plan[q]) and plan[k]=0)
33. 递推天地3
-----情书抄写员
f:=f[i-1]+k*f[i-2]
34. 递推天地4
-----错位排列
f:=(i-1)(f[i-2]+f[i-1]);
f[n]:=n*f[n-1]+(-1)^(n-2);
35. 递推天地5
-----直线分平面最大区域数
f[n]:=f[n-1]+n
:=n*(n+1) div 2 + 1;
36. 递推天地6
-----折线分平面最大区域数
f[n]:=(n-1)(2*n-1)+2*n;
37. 递推天地7
-----封闭曲线分平面最大区域数
f[n]:=f[n-1]+2*(n-1)
:=sqr(n)-n+2;
38 递推天地8
-----凸多边形分三角形方法数
f[n]:=C(2*n-2,n-1) div n;
对于k边形
f[k]:=C(2*k-4,k-2) div (k-1); //(k>=3)
39 递推天地9
-----Catalan数列一般形式
1,1,2,5,14,42,132
f[n]:=C(2k,k) div (k+1);
40 递推天地10
-----彩灯布置
排列组合中的环形染色问题
f[n]:=f[n-1]*(m-2)+f[n-2]*(m-1); (f[1]:=m; f[2]:=m(m-1);
41 线性动态规划4
-----找数
线性扫描
sum:=f+g[j];
(if sum=Aim then getout; if sum<Aim then inc(i) else inc(j);)
42 线性动态规划5
-----隐形的翅膀
min:=min{abs(w/w[j]-gold)};
if w/w[j]<gold then inc(i) else inc(j);
43 剖分问题5
-----最大奖励
f:=max(f,f[j]+(sum[j]-sum)*i-t
44 最短路1
-----Floyd
f[i,j]:=max(f[i,j],f[i,k]+f[k,j]);
ans[q[i,j,k]]:=ans[q[i,j,k]]+s[i,q[i,j,k]]*s[q[i,j,k],j]/s[i,j];
45 剖分问题6
-----小H的小屋
F[l,m,n]:=f[l-x,m-1,n-k]+S(x,k);
46 计数问题2
-----陨石的秘密(排列组合中的计数问题)
Ans[l1,l2,l3,D]:=f[l1+1,l2,l3,D+1]-f[l1+1,l2,l3,D];
F[l1,l2,l3,D]:=Sigma(f[o,p,q,d-1]*f[l1-o,l2-p,l3-q,d]);
47 线性动态规划
------合唱队形
两次F:=max{f[j]+1}+枚举中央结点
48 资源问题
------明明的预算方案:加花的动态规划
f[i,j]:=max(f[i,j],f[l,j-v-v[fb]-v[fa]]+v*p+v[fb]*p[fb]+v[fa]*p[fa]);
49 资源问题
-----化工场装箱员
50 树形动态规划
-----聚会的快乐
f[i,2]:=max(f[i,0],f[i,1]);
f[i,1]:=sigma(f[t^.son,0]);
f[i,0]:=sigma(f[t^.son,3]);
51 树形动态规划
-----皇宫看守
f[i,2]:=max(f[i,0],f[i,1]);
f[i,1]:=sigma(f[t^.son,0]);
f[i,0]:=sigma(f[t^.son,3]);
52 递推天地
-----盒子与球
f[i,1]:=1;
f[i,j]:=j*(f[i-1,j-1]+f[i-1,j]);
53 双重动态规划
-----有限的基因序列
f:=min{f[j]+1}
g[c,i,j]:=(g[a,i,j] and g[b,i,j]) or (g[c,i,j])
54 最大子矩阵问题
-----居住空间
f[i,j,k]:=min(min(min(f[i-1,j,k],f[i,j-1,k]),
min(f[i,j,k-1],f[i-1,j-1,k])),
min(min(f[i-1,j,k-1],f[i,j-1,k-1]),
f[i-1,j-1,k-1]))+1;
55 线性动态规划
------日程安排
f:=max{f[j]}+P[I]; (e[j]<s)
56 递推天地
------组合数
C[I,j]:=C[i-1,j]+C[I-1,j-1]
C[I,0]:=1
57 树形动态规划
-----有向树k中值问题
F[I,r,k]:=max{max{f[l,I,j]+f[r,I,k-j-1]},f[f[l,r,j]+f[r,r,k-j]+w[I,r]]}
58 树形动态规划
-----CTSC 2001选课
F[I,j]:=w(if i∈P)+f[l,k]+f[r,m-k](0≤k≤m)(if l<>0)
59 线性动态规划
-----多重历史
f[i,j]:=sigma{f[i-k,j-1]}(if checked)
60 背包问题(+-1背包问题+回溯)
-----CEOI1998 Substract
f[i,j]:=f[i-1,j-a] or f[i-1,j+a]
61 线性动态规划(字符串)
-----NOI 2000 古城之谜
f[i,1,1]:=min{f[i+length(s),2,1], f[i+length(s),1,1]+1}f[i,1,2]:=min{f[i+length(s),1,2]+words[s],f[i+length(s),1,2]+words[s]}
62 线性动态规划
-----最少单词个数
f[i,j]:=max{f[I,j],f[u-1,j-1]+l}
63 线型动态规划
-----APIO2007 数据备份
状态压缩+剪掉每个阶段j前j*2个状态和j*2+200后的状态贪心动态规划
f:=min(g[i-2]+s,f[i-1]);
64 树形动态规划
-----APIO2007 风铃
f:=f[l]+f[r]+{1 (if c[l]<c[r])}
g:=1(d[l]<>d[r]) 0(d[l]=d[r])
g[l]=g[r]=1 then Halt;
65 地图动态规划
-----NOI 2005 adv19910
F[t,i,j]:=max{f[t-1,i-dx[d[[t]],j-dy[d[k]]]+1],f[t-1,i,j];
66 地图动态规划
-----优化的NOI 2005 adv19910
F[k,i,j]:=max{f[k-1,i,p]+1} j-b[k]<=p<=j;
67 目标动态规划
-----CEOI98 subtra
F[I,j]:=f[I-1,j+a] or f[i-1,j-a]
68 目标动态规划
----- Vijos 1037搭建双塔问题
F[value,delta]:=g[value+a,delta+a] or g[value,delta-a]
69 树形动态规划
-----有线电视网
f[i,p]:=max(f[i,p],f[i,p-q]+f[j,q]-map[i,j])
leaves>=p>=l, 1<=q<=p;
70 地图动态规划
-----vijos某题
F[I,j]:=min(f[i-1,j-1],f[I,j-1],f[i-1,j]);
71 最大子矩阵问题
-----最大字段和问题
f:=max(f[i-1]+b,b); f[1]:=b[1]
72 最大子矩阵问题
-----最大子立方体问题
枚举一组边i的起始,压缩进矩阵 B[I,j]+=a[x,I,j]
枚举另外一组边的其实,做最大子矩阵
73 括号序列
-----线型动态规划
f[I,j]:=min(f[I,j],f[i+1,j-1](ss[j]=”()”or(”[]”)),
f[I+1,j+1]+1 (s[j]=”(”or”[” ] , f[I,j-1]+1(s[j]=”)”or”]” )
74 棋盘切割
-----线型动态规划
f[k,x1,y1,x2,y2]=min{min{f[k-1,x1,y1,a,y2]+s[a+1,y1,x2,y2],
f[k-1,a+1,y1,x2,y2]+s[x1,y1,a,y2]
min{}}
75 概率动态规划
-----聪聪和可可(NOI2005)
x:=p[p[i,j],j]
f[I,j]:=(f[x,b[j,k]]+f[x,j])/(l[j]+1)+1
f[I,i]=0
f[x,j]=1
76 概率动态规划
-----血缘关系
F[A, B]=(f[A0, B]+P[A1, B])/2
f[I,i]=1
f[I,j]=0(I,j无相同基因)
77 线性动态规划
-----决斗
F[I,j]=(f[I,j] and f[k,j]) and (e[I,k] or e[j,k]),i<k<j
78 线性动态规划
-----舞蹈家
F[x,y,k]=min(f[a[k],y,k+1]+w[x,a[k]],f[x,a[k],k+1]+w[y,a[k]])
79 线性动态规划
-----积木游戏
F[I,a,b,k]=max(f[I,a+1,b,k],f[i+1,a+1,a+1,k’],f[I,a+1,a+1,k’])
80 树形动态规划(双次记录)
-----NOI2003 逃学的小孩
朴素的话枚举节点i和离其最远的两个节点 j,k O(n^2)
每个节点记录最大的两个值,并记录这最大值分别是从哪个相邻节点传过来的。当遍历到某个孩子节点的时候,只需检查最大值是否是从该孩子节点传递来的。如果是,就取次大,否则取最大值
81 树形动态规划(完全二叉树)
-----NOI2006 网络收费
F[I,j,k]表示在点i所管辖的所有用户中,有j个用户为A,在I的每个祖先u上,如果N[a]>N则标0否则标1,用二进制状态压缩进k中,在这种情况下的最小花费
F[I,j,k]:=min{f[l,u,k and (s<<(i-1))]+w1,f[r,j-u,k and(s<<(i-1))]}
82 树形动态规划
-----IOI2005 河流
F:=max
83 记忆化搜索
-----Vijos某题,忘了
F[pre,h,m]:=sigma{SDP(I,h+1,M+i)} (pre<=i<=M+1)
84 状态压缩动态规划
-----APIO 2007 动物园
f[I,k]:=f[i-1,k and not (1<<4)] + NewAddVal
85 树形动态规划
-----访问术馆
f[i,j-c×2]:= max ( f[l,k], f[r,j-c×2-k] )
86 字符串动态规划
-----Ural 1002 Phone
if exist(copy(s,j,i-j)) then f:=min(f,f[j]+1);
87 多进程动态规划
-----CEOI 2005 service
Min( f[i,j,k], f[i-1,j,k] + c[t[i-1],t] )
Min( f[i,t[i-1],k], f[i-1,j,k] + c[j,t] )
Min( f[i,j,t[i-1]], f[i-1,j,k] + c[k,t] )
88 多进程动态规划
-----Vijos1143 三取方格数
max(f[i,j,k,l],f[i-1,j-R[m,1],k-R[m,2],l-R[m,3]]);
if (j=k) and (k=l) then inc(f[i,j,k,l],a[j,i-j]) else
if (j=k) then inc(f[i,j,k,l],a[j,i-j]+a[l,i-l]) else
if (k=l) then inc(f[i,j,k,l],a[j,i-j]+a[k,i-k]) else
if (j=l) then inc(f[i,j,k,l],a[j,i-j]+a[k,i-k]) else
inc(f[i,j,k,l],a[j,i-j]+a[k,i-k]+a[l,i-l]);
89 线型动态规划
-----IOI 2000 邮局问题
f[i,j]:=min(f[I,j],f[k,j-1]+d[k+1,i]);
90 线型动态规划
-----Vijos 1198 最佳课题选择
if j-k>=0 then Min(f[i,j],f[i-1,j-k]+time(i,k));
91 背包问题
----- USACO Raucous Rockers
多个背包,不可以重复放物品,但放物品的顺序有限制。
F[I,j,k]表示决策到第i个物品、第j个背包,此背包花费了k的空间。
f[I,j,k]:=max(f[I-1,j,k],f[I-1,j,k-t]+p,f[i-1,j-1,maxtime-t])
92 多进程动态规划
-----巡游加拿大(IOI95、USACO)
d[i,j]=max{d[k,j]+1(a[k,i] & j<k<i),d[j,k]+1(a[I,j] & (k<j))}。
f[i,j]表示从起点出发,一个人到达i,另一个人到达j时经过的城市数。d[i,j]=d[j,i],所以我们限制i>j
分析状态(i,j),它可能是(k,j)(j<k<i)中k到达i得到(方式1),也可能是(j,k)(k<j)中k超过j到达i得到(方式2)。但它不能是(i,k)(k<j)中k到达j得到,因为这样可能会出现重复路径。即使不会出现重复路径,那么它由(j,k)通过方式2同样可以得到,所以不会遗漏解 时间复杂度O(n3)
93 动态规划
-----ZOJ cheese
f[i,j]:=f[i-kk*zl[u,1],j-kk*zl[u,2]]+a[i-kk*zl[u,1],j-kk*zl[u,2]]
94 动态规划
-----NOI 2004 berry 线性
F[I,1]:=s
F[I,j]:=max{min{s-s[l-1]},f[l-1,j-1]} (2≤j≤k, j≤l≤i)
95 动态规划
-----NOI 2004 berry 完全无向图
F[I,j]:=f[i-1,j] or (j≥w) and (f[i-1,j-w])
96 动态规划
-----石子合并 四边形不等式优化
m[i,j]=max{m[i+1,j], m[i,j-1]}+t[i,j]
97 动态规划
-----CEOI 2005 service
(k≥long,i≥1)g[i, j, k]=max{g[i-1,j,k-long]+1,g[i-1,j,k]}
(k<long,i≥1) g[i, j, k]=max{g[i-1,j-1,t-long]+1,g[i-1,j,k]}
(0≤j≤m, 0≤k<t) g[0,j,k]=0;
ans:=g[n,m,0]。
状态优化:g[i, j]=min{g[i-1,j],g[i-1,j-1]+long}
其中(a, b)+long=(a’, b’)的计算方法为:
当b+long ≤t时: a’=a; b’=b+long;
当b+long >t时: a’=a+1; b’=long;
规划的边界条件:
当0≤i≤n时,g[i,0]=(0,0)
98 动态规划
-----AHOI 2006宝库通道
f[k]:=max{f[k-1]+x[k,j]-x[k,i-1], x[k,j]-x[k,i-1]}
99 动态规划
-----Travel
A) 费用最少的旅行计划。
设f表示从起点到第i个旅店住宿一天的最小费用;g表示从起点到第i个旅店住宿一天,在满足最小费用的前提下所需要的最少天数。那么:
f=f[x]+v, g=g[x]+1
x满足:
1、 x<i,且d – d[x] <= 800(一天的最大行程)。
2、 对于所有的t < i, d – d[t] <= 800,都必须满足:
A. g[x] < g[t](f[x] = f[t]时) B. f[x] < f[t] (其他情况)
f[0] = 0,g[0] = 0。 Ans:=f[n + 1],g[n+1]。
B). 天数最少的旅行计划。
方法其实和第一问十分类似。
设g’表示从起点到第i个旅店住宿一天的最少天数;f’表示从起点到第i个旅店住宿一天,在满足最小天数前提下所需要的最少费用。那么:
g’ = g’[x] + 1, f’ = f’[x] + v
x满足:
1、 x<i,且d – d[x] <= 800(一天的最大行程)。
2、 对于所有的t < i, d – d[t] <= 800,都必须满足:
f’[x] < f’[t] g’[x] = g’[t]时
g’[x] < g’[t] 其他情况
f’[0] = 0,g’[0] = 0。 Ans:=f’[n + 1],g’[n+1]。
100 动态规划
-----NOI 2007 cash
y:=f[j]/(a[j]*c[j]+b[j]);
g:=c[j]*y*a+y*b;
f:=max(f,g)
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