hiho刷题日记——第二十二天更为复杂的买卖房屋姿势

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题目

小Hi和小Ho所关注的街道的长度为N米,从一端开始每隔1米就有一栋房屋,依次编号为0..N,在游戏的最开始,每栋房屋都有一个初始价格,其中编号为i的房屋的初始价格为p_i,之后共计发生了M次事件,所有的事件都是对于编号连续的一些房屋发生的,其中第i次事件如果是房屋自发的涨价或者降价,则被描述为三元组(L_i, R_i, D_i),表示编号在[L_i, R_i]范围内的房屋的价格的增量(即正数为涨价,负数为降价)为D_i;如果是政府有关部门针对房价的硬性调控,则被描述为三元组(L_i, R_i, V_i),表示编号在[L_i, R_i]范围内的房屋的价格全部变为V_i。而小Hi和小Ho希望知道的是——每次事件发生之后,这个街道中所有房屋的房价总和是多少。
对于100%的数据,满足N<=10^5,1<=p_i, |D_i|, V_i<=10^4,0<=l_i< r_i<=n。
对于100%的数据,满足在任意时刻,任何房屋的价格都处于[1, 10^4]内。

思路

直接朴素做法就可以过

代码

#include<cstdio> 
using namespace std;
const int MAXN=100000+5;
int p[MAXN];

int main()
{
    int N,M,sum=0,o,l,r,v;
    scanf("%d%d",&N,&M);
    for(int i=0;i<=N;i++)
    {
        scanf("%d",&p[i]);
        sum+=p[i];
    }
    while(M--)
    {
        scanf("%d%d%d%d",&o,&l,&r,&v);
        if(o)
        {
            while(l<=r)
            {
                sum += v-p[l];
                p[l++]=v;
            }           
        }
        else
        {
            sum += (r-l+1)*v;
            while(l<=r) p[l++]+=v;
        }
        printf("%d\n",sum);
    }

    return 0;
}
【电力负荷预测】项目介绍 MATLAB实现基于BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法(BO)优化Transformer-LSTM组合模型进行居民用户多步电力负荷预测(含模型描述及部分示例 内容概要:本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的组合模型,用于实现居民用户多步电力负荷预测的完整项目实例。该模型融合Transformer的全局注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力,构建能够捕捉长时依赖与周期性特征的深度学习架构,并引入贝叶斯优化(BO)自动搜索最优超参数组合,提升预测精度与训练效率。项目涵盖从原始数据清洗、特征工程、滑动窗口样本构建、模型设计到超参数优化、反归一化及多步误差评估的全流程,强调时间顺序划分以防止信息泄露,并通过周期编码、外生变量融合等方式增强数据表达能力。文中提供了详细的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络搭建、贝叶斯优化配置和预测结果评估等关键步骤。 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,熟悉MATLAB编程环境,从事电力系统预测、智能电网、负荷管理等相关领域的研究人员、工程师及研究生。 使用场景及目标:①应用于居民级或多用户聚合负荷的短期至中期多步预测(如未来24小时);②服务于配电系统运行调度、需求响应基线设定、家庭能源管理系统优化、分布式能源协调控制等实际工程场景;③为科研提供可复现的深度学习+贝叶斯优化的技术路线参考。 阅读建议:此资源以实际项目为导向,建议读者结合提供的代码逐步实现并调试模型,重点关注数据质量控制、时间特征编码、组合网络结构设计与贝叶斯优化稳定性之间的协同关系,在实践中深入理解多步预测中的误差累积机制与超参数敏感性问题。 立即下载

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昂村饭
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