【单调栈思路】Minimal Subarray Length UVALive - 6609

博客探讨了如何使用单调栈解决UVALive上的6609题,作者在比赛中尝试用模拟和队列解决但失败,后来发现解题关键在于利用单调栈维护单调递增序列。尽管经历了多次Wrong Answer,作者仍决定知耻后勇,加强学习。博客分享了Wrong Answer和Accepted的代码。

Think:
1知识点:单调栈思路
2题目分析&&反思:比赛时自己用模拟用队列来维护对于当前结点的前面累加和符合大于等于k的最短长度,但是一直Wrong Answer,晚上稍微平息了一点心态,搜了搜题解,发现也是一种维护单调递增序列的思想,和自己比赛时和队友讨论的思路基本一致,之后改了改自己比赛时候写的代码,还是Wrong Answer,内心有点累崩的感觉,希望自己能够知耻后勇,今天比赛队伍基本垫底,赛后听了yj的话,有点伤感,自己一定要加倍努力,成为队伍中的强有力支撑

vjudge题目链接

建议参考博客

以下为Wrong Answer代码——暂未找到错误点

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>

using namespace std;

const int inf = 0x3f3f3f3f;

int op, tp, link[501400], a[501400];

int main(){
    int T, n, k, i, ans;
    long long sum;
    scanf("%d", &T);
    while(T--){
        bool flag = false;
        ans = inf;
        scanf("%d %d", &n, &k);
        for(i = 0; i < n; i++){
            scanf("%d", &a[i]);
            if(a[i] >= k){
                flag = true;
                ans = 1;
            }
        }
        if(!flag){
            op = tp = 0, sum = 0;
            for(i = 0; i < n; i++){
                if(sum <= 0){
                    op = 0;
                    tp = 0;
                    sum = 0;
                }
                sum += a[i];
                link[tp++] = a[i];
                while(1)
                {
                    bool cnt = false;
                    while(sum >= k && tp > op)
                    {
                        ans = min(ans, tp-op);
                        sum -= link[op];
                        op++;
                        cnt = true;
                    }
                    while(link[op] <= 0 && cnt)
                    {
                        sum = sum - link[op];
                        op++;
                    }
                    if(!cnt)
                        break;
                }
            }
        }
        if(ans == inf) printf("-1\n");
        else printf("%d\n", ans);
    }
    return 0;
}

以下为Accepted代码——借鉴前辈代码,谢谢前辈

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>

using namespace std;

const int inf = 0x3f3f3f3f;
const int N = 5e5 + 4e2;

int a[N], sum[N], increase[N];

int main(){
    int T, n, k, i, ans, l, r;
    scanf("%d", &T);
    while(T--){
        scanf("%d %d", &n, &k);
        sum[0] = 0;
        for(i = 1; i <= n; i++){
            scanf("%d", &a[i]);
            sum[i] = sum[i-1] + a[i];
        }
        l = r = 0, ans = inf;
        increase[r++] = 1;
        for(i = 2; i <= n; i++){
            while(l < r && sum[increase[r-1]] >= sum[i])
                r--;
            increase[r++] = i;
            while(r > l + 1 && sum[i] - sum[increase[l]] >= k){
                ans = min(ans, i - increase[l]);
                l++;
            }
        }
        if(ans == inf)
            printf("-1\n");
        else
            printf("%d\n", ans);
    }
    return 0;
}
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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