POJ 3270 Cow Sorting

本文介绍了一个关于重新排列具有不同“暴躁度”水平奶牛的问题CowSorting,旨在通过算法找到重新排列奶牛所需的最少时间。文章详细解释了如何使用循环置换来解决此问题,并提供了一段实现该算法的C++代码。

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

Cow Sorting
Time Limit: 2000MS Memory Limit: 65536K
Total Submissions: 5433 Accepted: 2040

Description

Farmer John's N (1 ≤ N ≤ 10,000) cows are lined up to be milked in the evening. Each cow has a unique "grumpiness" level in the range 1...100,000. Since grumpy cows are more likely to damage FJ's milking equipment, FJ would like to reorder the cows in line so they are lined up in increasing order of grumpiness. During this process, the places of any two cows (not necessarily adjacent) can be interchanged. Since grumpy cows are harder to move, it takes FJ a total of X+Y units of time to exchange two cows whose grumpiness levels are X and Y.

Please help FJ calculate the minimal time required to reorder the cows.

Input

Line 1: A single integer:   N.  
Lines 2.. N+1: Each line contains a single integer: line   i+1 describes the grumpiness of cow   i.  

Output

Line 1: A single line with the minimal time required to reorder the cows in increasing order of grumpiness.

Sample Input

3
2
3
1

Sample Output

7

Hint

2 3 1 : Initial order.  
2 1 3 : After interchanging cows with grumpiness 3 and 1 (time=1+3=4).  
1 2 3 : After interchanging cows with grumpiness 1 and 2 (time=2+1=3).

Source

    想到置换的循环分解,
比如2 3 1
       1 2 3 于是用循环分解表示则是(1,3,2)最小值就等于1+3+1+2=7,一个()内必须以最小的开始才能达到最小。但这样还是有错误,因为()内最小的值可能比整个数组中最小值大,我们可以先将这两个值换过来,最后在换过去,这样可能比原来的时候小,这是有可能的。
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#define N 100010
#define M 10010
#define INF 0x7ffffff
using namespace std;
int a[M],b[M],pt[N],c[M];
bool ch[N];
int main()
{
    //freopen("data.in","r",stdin);
    int n;
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        int Mmin=INF;
        for(int i=0;i<=n-1;i++)
        {
            scanf("%d",&a[i]);
            b[i] = a[i];
            Mmin = min(Mmin,a[i]);
        }
        sort(b,b+n);
        for(int i=0;i<=n-1;i++)
        {
            pt[a[i]] = i;
        }
        memset(ch,false,sizeof(ch));
        __int64 ans=0;
        for(int i=0;i<=n-1;i++)
        {
            int x = a[i];
            if(ch[x])
            {
                continue;
            }
            ch[x] = true;
            int Top=0;
            c[Top++] = x;
            int j = i;
            while(true)
            {
                int y = b[j];
                if(ch[y])
                {
                    break;
                }
                c[Top++] = y;
                ch[y] = true;
                j = pt[y];
            }
            if(Top==1)
            {
                continue;
            }
            int Min = INF;
            __int64 res1=0,tag;
            for(int u=0;u<=Top-1;u++)
            {
                res1+=(__int64)(c[u]);
                Min = min(Min,c[u]);
            }
            tag = res1;
            res1+=(__int64)(Top-2)*(__int64)Min;
            __int64 res2 = INF;
            if(Min!=Mmin)
            {
                res2 = tag-Min+Mmin+(__int64)(Top-2)*(__int64)Mmin+(__int64)((Min+Mmin)*2);
            }
            __int64 res = min(res1,res2);
            ans+=(__int64)res;
        }
        cout<<ans<<endl;
    }
    return 0;
}

内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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