51nod 1624 取余最长路

本文介绍了一种算法思路,用于解决特定条件下的模意义下最大值问题。通过预处理数组并使用集合与二分查找技巧,有效地寻找最优解。此方法适用于需要在模意义下进行计算的问题。

题目链接
(本人记录学习的博客,不写题意了)

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
using namespace std;
const int mod=1e9+7;
const int N=1e5+10;
ll a[10][N],sum[10][N];

/*

最终求sum[1][x]+sum[2][y]-sum[2][x-1]+sum[3][n]-sum[3][y-1]
分别存储 sum[1][x]-sum[2][x1]在%P下的值,枚举sum[2][y]-sum[3][y-1]+sum[3][n]的在%p意义下的值
用set存储sum[1][x]-sum[2][x1],使用二分进行查找(p-sum[2][y]-sum[3][y-1]+sum[3][n])的对应值取最大即可

*/
int main()
{
    ll n,p;
    cin>>n>>p;
    for(int i=1; i<=3; i++)
        for(int j=1; j<=n; j++)
        {
            cin>>a[i][j];
            sum[i][j]=(sum[i][j-1]+a[i][j])%p;
        }
    set <int> s;
    s.clear();
    ll ans=(sum[1][n]+a[2][n]+a[3][n])%p;
    for(int i=1; i<=n; i++)
    {
        ll temp=(sum[1][i]-sum[2][i-1]+p)%p;
        s.insert(temp);
        temp=(sum[2][i]-sum[3][i-1]+sum[3][n]+p)%p;
        set <int>::iterator it = s.lower_bound(p-temp);
        if(it!=s.begin())
            ans=max(ans,(temp+*(--it))%p);
    }
    cout<<ans<<endl;
    return 0;
}

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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