Voting,CFR1251E,问题转化

本文深入探讨了一种算法竞赛中常见的策略问题,通过构建数学模型,分析了不同人员配置下资源的有效利用,提出了一种基于堆的贪心算法,用于解决特定条件下的最优解问题。

正题

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      好题,去吃晚饭的时候想出来的。

      考虑一个构造a_i表示需要i个人才投的人有多少个,用last_i表示\sum_{j=1}^i a_i,那么当last_{i-1}>=i的时候,那么这个位置上的人就可以直接被取走。

       否则,前面需要多出来i-last_{i-1}个人才能把这个位置上的人取走,另外,你可以买一些人,也就是说把一个位置为m_i的人,移到0的位置上需要p_i代价,一个后缀需要多少个人移到前面就是i-last_{i-1},然后贪心取就可以了,用一个堆来维护。



    #include<bits/stdc++.h>
    using namespace std;
     
    const int N=200010;
    int T,n,last[N],bound;
    vector<int> V[N];
    priority_queue<int,vector<int>,greater<int> > F;
     
    int main(){
    	scanf("%d",&T);
    	while(T--){
    		long long ans=0;
    		scanf("%d",&n);
    		for(int i=0;i<n;i++) V[i].clear(),last[i]=0;
    		int x,d;
    		for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d %d",&x,&d),V[x].push_back(d);
    		last[0]=V[0].size();
    		for(int i=1;i<n;i++) last[i]=last[i-1]+V[i].size();
    		for(int i=n-1;i>=1;i--) if(last[i-1]<i) last[i]=i-last[i-1];else last[i]=0;last[0]=0;
    		bound=0;
    		while(!F.empty()) F.pop();
    		for(int i=n-1;i>=1;i--) {
    			for(int j=0;j<V[i].size();j++) F.push(V[i][j]);
    			if(last[i]>bound){
    				last[i]-=bound;bound+=last[i];
    				while(last[i]--) ans+=F.top(),F.pop();
    			}
    		}
    		printf("%I64d\n",ans);
     	}
    } 
混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模与仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动与控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究与仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④与其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码与示例文件以便深入学习与调试。
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