洛谷P2707 Facer帮父亲

本文介绍了一道有趣的洛谷OJ数学题目,通过解析二次函数找到最大收益对应的门票数量,并利用堆来优化搜索过程。

链接:https://www.luogu.org/problem/show?pid=2707#sub

解题思路:
一道非常有趣的数学题。
首先可以得出门票的收益=x*(ai-bi*x,0); 如果枚举每个可能的x的话肯定会超时。我们观察式子 -b*x*x+a*x 发现是个二次函数,那它一定有最高点,即x的最大范围,因为x必须取整数,这里的技巧是max+0.5取整。
并且二次函数还有单调性。因为x必须为整数,我们可以将从0到最大的x区间化为[0,1].[1,2],[2,3]….几段区间,因为区间每段区间获得的收益是递减的,我们可以用堆来维护。
首先先将每个景点的票的[0,1]段压入堆中,但是可能有某些个景点的[1,2]段…等会比其他景点的[0,1]段最优,所以要逐个验证。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<queue>
#include<algorithm>
#define pr pair<long long,int>
using namespace std;
priority_queue<pr >q;
int n,k,cnt;
long long maxx[100005],a[100005],b[100005],last[100005],t[100005];
long long  big(int x){
    double aa=(double)a[x];
    double bb=(double)b[x];
    aa=aa/(2*bb);
    return aa+0.5;
}
void work(){
    long long ans=0;
    while(!q.empty()){
        if (cnt>=k) break;
        pr que=q.top();q.pop();
        ans+=que.first;cnt++;
        int v=que.second;
        if (t[v]>=maxx[v]) continue;
        t[v]++;
        long long tmp=t[v]*(a[v]-b[v]*t[v]);
        pr pp(tmp-last[v],v);
        last[v]=tmp;
        q.push(pp);

    }
    cout<<ans;
    return ;
}
int main(){
    cin>>n>>k;
    for (int i=1;i<=n;i++){
        scanf("%d%d",&a[i],&b[i]);
        maxx[i]=big(i);
        t[i]=0; 
        last[i]=max(a[i]-b[i],0LL);
        if (t[i]>=maxx[i]) continue;
        t[i]++;

        q.push(pr(last[i],i));
    }
    work();
    return 0;
}
数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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