传送门

直接暴力把线性规划矩阵给打出来然后单纯形求解就行了
简单来说就是每个数记一个\(d_i\)表示选或不选,那么就是最大化\(\sum d_ic_i\),并满足一堆限制条件
然后不要忘记限制每个数最多选一次
(据说还可以费用流然而实在不会啊……)

//minamoto
#include<bits/stdc++.h>
#define R register
#define inf 1e18
#define fp(i,a,b) for(R int i=a,I=b+1;i<I;++i)
#define fd(i,a,b) for(R int i=a,I=b-1;i>I;--i)
#define go(u) for(int i=head[u],v=e[i].v;i;i=e[i].nx,v=e[i].v)
using namespace std;
char buf[1<<21],*p1=buf,*p2=buf;
inline char getc(){return p1==p2&&(p2=(p1=buf)+fread(buf,1,1<<21,stdin),p1==p2)?EOF:*p1++;}
int read(){R int res,f=1;R char ch;while((ch=getc())>'9'||ch<'0')(ch=='-')&&(f=-1);for(res=ch-'0';(ch=getc())>='0'&&ch<='9';res=res*10+ch-'0');return res*f;
}
const int N=2005;const double eps=1e-8;
double a[N][N];int n,k,m;
void pivot(int l,int e){double t=a[l][e];a[l][e]=1;fp(i,0,m)a[l][i]/=t;fp(i,0,n)if(i!=l&&fabs(a[i][e])>eps){t=a[i][e],a[i][e]=0;fp(j,0,m)a[i][j]-=t*a[l][j];}
}
void simplex(){while(true){int l=0,e=0;double mn=inf;fp(i,1,m)if(a[0][i]>eps){e=i;break;}if(!e)break;fp(i,1,n)if(a[i][e]>eps&&a[i][0]/a[i][e]<mn)mn=a[i][0]/a[i][e],l=i;pivot(l,e);}
}
int main(){
//  freopen("testdata.in","r",stdin);n=read(),k=read();fp(i,1,n*3)a[0][i]=read();fp(i,1,n*3)a[i][i]=a[i][0]=1;fp(i,1,n*2+1){fp(j,0,n-1)a[i+n*3][i+j]=1;a[i+n*3][0]=k;}m=3*n,n=5*n+1;simplex();printf("%d\n",(int)(-a[0][0]+0.5));return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/bztMinamoto/p/10103013.html

bzoj3550: [ONTAK2010]Vacation(单纯形法+线性规划)相关推荐

  1. Bzoj3550 [ONTAK2010]Vacation

    Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 96 MB Submit: 286  Solved: 209 Description 有3N个数,你需要选出一些数,首先保证任意长度 ...

  2. 线性规划问题及单纯形法-线性规划问题的求解方法

    线性规划问题的求解方法 两种方法 1.图解法(两个变量使用直角坐标.三个变量使用立体坐标) 2.单纯形法(适用于任意变量,但需将一般形式编程标准形式) 2图解法 建立直角坐标(x1,x2>=0) ...

  3. 线性规划问题及单纯形法-线性规划变标准形

    2.线性规划变标准形 线性规划模型的标准形式 (1)目标函数为求极大值 (2)所有功能约束条件(非负条件除外),都是等式 (3)右端常数项为非负 (4)决策变量为非负 标准形转换方法 (1)目标函数值 ...

  4. bzoj3550: [ONTAK2010]Vacation1283: 序列

    给出一个长度为 的正整数序列Ci,求一个子序列,使得原序列中任意长度为 的子串中被选出的元素不超过K(K,M<=100) 个,并且选出的元素之和最大. 据说是什么经典区间带权限制问题? 有两种写 ...

  5. 【运筹学】线性规划 人工变量法 ( 单纯形法总结 | 人工变量法引入 | 人工变量法原理分析 | 人工变量法案例 )

    文章目录 一.单纯形法总结 二.人工变量法引入 三.人工变量法案例 四.线性规划标准型 五.人工变量法 六.人工变量法解分析 一.单纯形法总结 求解线性规划 , 使用的是单纯形法 ; 迭代转化 : 其 ...

  6. 【运筹学】线性规划 人工变量法 ( 人工变量法案例 | 初始单纯形表 | 检验数计算 | 入基变量 | 出基变量 )

    文章目录 一.生成初始单纯形表 二.计算非基变量检验数 三.最优解判定 四.选择入基变量 五.选择出基变量 六.更新单纯形表 上一篇博客 [运筹学]线性规划 人工变量法 ( 单纯形法总结 | 人工变量 ...

  7. 最优化——分析线性规划的对偶问题的等价性

    文章目录 最优化-对偶原理与对偶单纯形法 线性规划的对偶原理 原问题为何与对偶问题等价 前提1 前提2 证明等价性 最优化-对偶原理与对偶单纯形法 线性规划的对偶原理 对于标准线性规划问题: max⁡ ...

  8. 【运筹学】线性规划 人工变量法 阶段总结 ( 使用 人工变量法 求解 线性规划 全过程详细解析 ) ★

    文章目录 一.人工变量法案例 二.线性规划标准型 三.添加人工变量 四.初始单纯形表 五.初始单纯形表 : 计算非基变量检验数 六.初始单纯形表 : 最优解判定 七.初始单纯形表 : 选择入基变量 八 ...

  9. 单纯形法的C语言实现

    //haust //momentum 摘要:在运筹学中利用经典的单纯形法人工求解线性规划问题较为复杂,但利用计算机强大的计算能力便能够快速实现.本文利用经典的单纯形法的算法,借助传统的C语言进行实现, ...

  10. 运筹学第一章:线性规划 【复习自用】

    标题~ 对于以后期末复习 线性规划 写在前面:名词解释及关系 线性规划(LP)问题 可行解 最优解 基本解 可行基/基本可行解 定理:基本解与基本可行解 最优基/最优基本可行解 最优性判别定理 退化/ ...

最新文章

  1. linux shell脚本攻略_(python)Linux下shell脚本监控Tomcat的状态并实现自动启动步骤...
  2. android native java_在Android Native层中创建Java虚拟机实例
  3. 3000 字详解 Pandas 数据查询,建议收藏
  4. 内存泄露排查之线程泄露
  5. 杂谈——杭州考驾照历程
  6. 数学中R,Z,N,Q都代表什么意思?
  7. 祝各位网友儿童节快乐!
  8. linux网络流量实时监控工具之iptraf 【个人比较喜欢用的流量监控软件】
  9. 双榜首!华为云擎天架构刷新进化计算大赛新纪录!
  10. SQL Server Agent 服务启动后又停止
  11. cad填充图案乱理石_cad填充图案(cad中如何进行图案填充?)
  12. 蓝屏蓝屏代码查询器_蓝屏点播?
  13. 有效需求预测的四大优势
  14. JanusGraph内部架构概述
  15. Python-实现(整蛊)消息批量发送
  16. 用Python实现从Oracle到GreenPlum的表结构转换
  17. 作业三:代码规范、代码复审、PSP
  18. virtual memory exhausted: Cannot allocate memory
  19. 【回声状态网络ESN预测】基于粒子群优化回声状态网络ESN实现数据预测附matlab代码
  20. 计算机方面各种级别论文版面费,国内计算机类杂志投稿评价.doc

热门文章

  1. 对Librehash海洋协议审查的回应
  2. db2和oracle数据同步,DB2与Oracle数据库之间的远程复制(转)
  3. 用DFS深度优先搜索求 1~n 的全排列
  4. linux脚本编写乘法口诀,shell脚本编写乘法口诀
  5. idea 查看jsp是否被引用_idea 查看jsp是否被引用_IntelliJ IDEA解析JSP中的Web路径
  6. 用C语言编译病毒,来来来,教你一个用C语言写个小病毒
  7. Ubuntu18.04安装MyEclipse2017 CI 10
  8. 【Android】用MediaRecorder录制视频太短崩的问题
  9. UIAlertController中TextField的用法
  10. JavaScript学习笔记(3)——JavaScript与HTML的组合方式