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本文介绍了一个使用 C++ 实现的贪心算法案例,通过具体代码展示了如何定义结构体、比较函数以及如何利用标准模板库中的排序功能来解决问题。该算法主要应用于求解特定条件下的最大值问题。

贪心


//转载至http://blog.ac521.org/?p=614
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
using namespace std;
 
struct node{
    int x, y;
}num[100005];
 
bool cmp(node a, node b){
    return a.x + a.y < b.x + b.y || a.x + a.y == b.x + b.y && a.x < b.x;
}
 
int main(){
    int n, m, i, j, k;
    while(~scanf("%d", &n)){
        for(i = 0; i < n; i ++){
            scanf("%d%d", &num[i].x, &num[i].y);
        }
        sort(num, num + n, cmp);
        __int64 sum = 0, maxx = -10, m;
         
        for(i = 0; i < n; i ++){
            m = sum - num[i].y;
            if(m > maxx) maxx = m;
            sum += num[i].x;
        }
        if(maxx < 0) printf("0\n");
        else printf("%I64d\n", maxx);
    }
}


通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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