HDU 4022 Bombing

本文介绍了一种使用STL解决特殊游戏问题的方法。通过利用map和multiset数据结构,该算法能高效地处理一系列炸弹爆炸对二维平面上点的影响,并快速计算每次爆炸消除的点数。

题目大意,给如N个点(x,y),再给出M个炸弹,每次可以炸横的一整排或者竖直方向一整排,

输出每个炸弹炸毁多少个点

网上发现一段超精湛的STL做法.学习一下

用map,将横竖坐标分别映射到一个multiset,然后做相应的维护即可

每次输出即是输出整个set的大小

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<map>
#include<set>
#include<iterator>
using namespace std;
typedef map<int,multiset<int> > def;

void pop(def &a,def &b,int k)
{
    printf("%d\n",a[k].size());
    for(multiset<int>::iterator i=a[k].begin();i!=a[k].end();i++)
        b[*i].erase(k);
    a[k].clear();
}

int main()
{
    int n,m,x,y;
    while(1)
    {
        scanf("%d%d",&n,&m);
        if(n==0&&m==0)return 0;
        def h;def l;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            scand("%d%d",&x,&y);
            h[x].insert(y);
            l[y].insert(x);
        }
        for(int j=0;j<m;j++)
        {
            scan_d(x);
            scan_d(y);
            if(x==0)
                pop(h,l,y);
            else
                pop(l,h,y);
        }
        printf("\n");
    }
    return 0;
}


Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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