1021区间dp-51nod

本文介绍了一个使用动态规划解决区间划分问题的C++程序。通过预处理数组计算子区间的总和,并利用三维DP数组记录每个子问题的最优解,从而找到整个区间的最小代价划分方案。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define pb push_back
typedef long long ll;
ll dp[105][105],a[105];
ll sum[105];
int main()
{
    int n;
    scanf("%d",&n);
    for(int i=0;i<=n;i++)
       for(int j=0;j<=n;j++)
          dp[i][j]=1e16;
    sum[0]=0;
    for(int i=1; i<=n; i++)
    {
        scanf("%d",&a[i]);
        dp[i][i]=0;
        sum[i]=sum[i-1]+a[i];
    }
    for(int i=1;i<n;i++)
    {
        for(int l=1;l+i<=n;l++)
        {
            int r=l+i;
            for(int k=l;k<r;k++)
                dp[l][r]=min(dp[l][r],dp[l][k]+dp[k+1][r]+sum[r]-sum[l-1]);
        }
    } 
//  cout<<dp[1][2]<<" "<<dp[3][4]<<endl; 
    cout<<dp[1][n]<<endl;
}
内容: 这个合成医疗保健数据集的创建是为了作为数据科学、机器学习和数据分析爱好者的宝贵资源。 灵感: 医疗保健数据通常很敏感,并受隐私法规的约束,因此难以访问以进行学习和实验。为了解决这一差距,我利用 Python 的 Faker 库生成了一个数据集,该数据集反映了医疗保健记录中常见的结构和属性。通过提供这些合成数据,我希望促进医疗保健分析领域的创新、学习和知识共享。 表格信息: 每列都提供有关患者、其入院情况和提供的医疗保健服务的特定信息,使此数据集适用于医疗保健领域的各种数据分析和建模任务。以下是数据集中每一列的简要说明 - 名字:此列表示与医疗保健记录关联的患者的姓名。 年龄:患者入院时的年龄,以年表示。 性:指示患者的性别,“男性”或“女性”。 血型:患者的血型,可以是常见的血型之一(例如,“A+”、“O-”等)。 医疗状况:此列指定了与患者相关的主要医疗状况或诊断,例如“糖尿病”、“高血压”、“哮喘”等。 入学日期:患者入住医疗机构的日期。 医生:在患者入院期间负责护理的医生的姓名。 医院:标识患者收治的医疗机构或医院。 保险提供商:此列指示患者的保险提供商,可以是多个选项之一,包括“Aetna”、“Blue Cross”、“Cigna”、“UnitedHealthcare”和“Medicare”。 账单金额:患者在入院期间为他们的医疗保健服务开具的账单金额。这表示为浮点数。 房间号:患者入院期间入住的房间号。 入场类型:指定入院类型,可以是“紧急”、“选择性”或“紧急”,以反映入院的情况。 出院日期:患者从医疗机构出院的日期,基于入院日期和实际范围内的随机天数。 药物:确定患者在入院期间开具或服用的药物。例子包括“阿司匹林”、“布洛芬”、“青霉素”、“扑热息痛”和“立普妥”。
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