HDU 1166 敌兵布阵

军事情报系统的算法优化

C国的死对头A国这段时间正在进行军事演习,所以C国间谍头子Derek和他手下Tidy又开始忙乎了。A国在海岸线沿直线布置了N个工兵营地,Derek和Tidy的任务就是要监视这些工兵营地的活动情况。由于采取了某种先进的监测手段,所以每个工兵营地的人数C国都掌握的一清二楚,每个工兵营地的人数都有可能发生变动,可能增加或减少若干人手,但这些都逃不过C国的监视。 
中央情报局要研究敌人究竟演习什么战术,所以Tidy要随时向Derek汇报某一段连续的工兵营地一共有多少人,例如Derek问:“Tidy,马上汇报第3个营地到第10个营地共有多少人!”Tidy就要马上开始计算这一段的总人数并汇报。但敌兵营地的人数经常变动,而Derek每次询问的段都不一样,所以Tidy不得不每次都一个一个营地的去数,很快就精疲力尽了,Derek对Tidy的计算速度越来越不满:"你个死肥仔,算得这么慢,我炒你鱿鱼!”Tidy想:“你自己来算算看,这可真是一项累人的工作!我恨不得你炒我鱿鱼呢!”无奈之下,Tidy只好打电话向计算机专家Windbreaker求救,Windbreaker说:“死肥仔,叫你平时做多点acm题和看多点算法书,现在尝到苦果了吧!”Tidy说:"我知错了。。。"但Windbreaker已经挂掉电话了。Tidy很苦恼,这么算他真的会崩溃的,聪明的读者,你能写个程序帮他完成这项工作吗?不过如果你的程序效率不够高的话,Tidy还是会受到Derek的责骂的. 
Input
第一行一个整数T,表示有T组数据。 
每组数据第一行一个正整数N(N<=50000),表示敌人有N个工兵营地,接下来有N个正整数,第i个正整数ai代表第i个工兵营地里开始时有ai个人(1<=ai<=50)。 
接下来每行有一条命令,命令有4种形式: 
(1) Add i j,i和j为正整数,表示第i个营地增加j个人(j不超过30) 
(2)Sub i j ,i和j为正整数,表示第i个营地减少j个人(j不超过30); 
(3)Query i j ,i和j为正整数,i<=j,表示询问第i到第j个营地的总人数; 
(4)End 表示结束,这条命令在每组数据最后出现; 
每组数据最多有40000条命令 
Output
对第i组数据,首先输出“Case i:”和回车, 
对于每个Query询问,输出一个整数并回车,表示询问的段中的总人数,这个数保持在int以内。 
Sample Input
1
10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Query 1 3
Add 3 6
Query 2 7
Sub 10 2
Add 6 3
Query 3 10
End 
Sample Output
Case 1:
6
33
59

模板题下面分别用线段树和树状数组写的。

//树状数组 327ms 
#include <stdio.h>
#include <string.h>
int N;
int C[50005];
int lowbit(int x) {
	return x&(-x);
}
void Add(int i, int v) {
	while(i <= N) {
		C[i] += v;
		i += lowbit(i);
	}
}
int Sum(int i) {
	int sum = 0;
	while(i > 0) {
		sum += C[i];
		i -= lowbit(i);
	}
	return sum;
}
int main() {
	int T;
	int l, r, v;
	int Case = 1;
	scanf("%d", &T);
	while(T--) {
		memset(C, 0, sizeof(C));
		scanf("%d", &N);
		for(int i = 1; i <= N; i++) {
			scanf("%d", &v);
			Add(i, v);
		}
		char op[20];
		printf("Case %d:\n", Case++);
		while(~scanf("%s", op)) {
			if(op[0] == 'E') break;
			else if(op[0] == 'Q') {
				scanf("%d %d", &l, &r);
				printf("%d\n", Sum(r) - Sum(l-1));
			}
			else if(op[0] == 'A') {
				scanf("%d %d", &l, &v);
				Add(l, v);
			}
			else if(op[0] == 'S') {
				scanf("%d %d", &l, &v);
				Add(l, -v);
			}
		}
	}
	return 0;
} 
//线段树358ms 
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int maxn = (1<<20);
struct Node{
	int left;
	int right;
	int value;
}node[maxn];
int father[maxn];
void Build(int i, int l, int r) {
	node[i].left = l;
	node[i].right = r;
	node[i].value = 0;
	if(l == r) {
		father[l] = i;
		return ;
	}
	Build((i<<1), l, (l+r)/2);
	Build((i<<1)+1, 1+(l+r)/2, r);
	return ;
}

void UpdateSum(int ri) {
	if(ri == 1) return;
	int fi = (ri>>1);
	node[fi].value = node[fi<<1].value+node[(fi<<1)+1].value;
	UpdateSum(fi);
}

int sum;
void Query(int i, int l, int r) {
	if(node[i].left == l && node[i].right == r) {
		sum += node[i].value;
		return ;
	}
	i = (i<<1);
	if(l <= node[i].right) {
		if(r <= node[i].right)
			Query(i, l, r);
		else 
			Query(i, l, node[i].right);
	}
	i++;
	if(r >= node[i].left) {
		if(l >= node[i].left) 
			Query(i, l, r);
		else 
			Query(i, node[i].left, r);
	}
	return ;
}
int main() {
	int T, N;
	int l, r, v;
	int Case = 1;
	scanf("%d", &T);
	while(T--) {
		scanf("%d", &N);
		Build(1, 1, N);
		for(int i = 1; i <= N; i++) {
			scanf("%d", &v);
			node[father[i]].value += v;
			UpdateSum(father[i]);
		}
		char op[20];
		printf("Case %d:\n", Case++);
		while(~scanf("%s", op)) {
			if(op[0] == 'E') break;
			else if(op[0] == 'Q') {
				scanf("%d %d", &l, &r);
				sum = 0;
				Query(1, l, r);
				printf("%d\n", sum);
			}
			else {
				scanf("%d %d", &l, &v);
				if(op[0] == 'A') {
					node[father[l]].value += v;
					UpdateSum(father[l]);
				}
				else {
					node[father[l]].value -= v;
					UpdateSum(father[l]);
				}
			}
		}
	}
	return 0;
}
基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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