Sicily 1063. Who's the Boss

本文介绍了一种通过薪水和身高确定员工间上下级关系的方法。先按薪水排序,再寻找身高符合条件的直接上司,最后统计下属数量。采用两次排序和二分搜索提高效率。

       讲的是一个薪水和身高的问题。如果A的薪水和身高都比B高,那么A就是B的上司;进一步地,如果A是比B的薪水高的人中薪水最少的,并且A的身高至少和B一样高,那么A就是B的直接上司。 
       我的策略是,首先将所有人按薪水从少到多排好序,然后依次往上检索,找到一个身高大于等于当前身高的人,那么这个人就是当前人的直接上司,下属人数是原有下属人数加上当前人的下属人数之和再加1(即当前人)。每个人都进行了以上操作后,再按ID从小到大排一次序,对当前询问的ID进行二分搜索,输出搜索到的人的直接上司的ID和下属人数。 
        这个方法时间消耗比较大,但没想到其他技巧可以减少时间消耗,就只能将就了。

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Code length: 1647 Bytes
SubmitTime: 2011-12-06 23:16:28

// Problem#: 1063
// Submission#: 1042450
// The source code is licensed under Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported License
// URI: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
// All Copyright reserved by Informatic Lab of Sun Yat-sen University
#include <cstdio>
#include <algorithm>
using namespace std;

struct Employee {
    int ID, salary, height;
    int boss;
    int count;
};
bool cmp1( const Employee& e1, const Employee& e2 ) { return e1.salary < e2.salary; }
bool cmp2( const Employee& e1, const Employee& e2 ) { return e1.ID < e2.ID; }

int main()
{
    int n, m, q;
    int i, j;
    int bot, top;
    int id;
    Employee data[ 30000 ];

    scanf( "%d", &n );
    while ( n-- ) {
        scanf( "%d%d", &m, &q );

        for ( i = 0; i < m; i++ ) {
            scanf( "%d%d%d", &data[ i ].ID, &data[ i ].salary, &data[ i ].height );
            data[ i ].boss = 0;
            data[ i ].count = 0;
        }
        sort( data, data + m, cmp1 );

        for ( i = 0; i < m; i++ ) {
            for ( j = i + 1; j < m; j++ ) {
                if ( data[ j ].height >= data[ i ].height ) {
                    data[ i ].boss = data[ j ].ID;
                    data[ j ].count += data[ i ].count + 1;
                    break;
                }
            }
        }
        sort( data, data + m, cmp2 );

        for ( i = 0; i < q; i++ ) {
            scanf( "%d", &id );
            bot = 0;
            top = m - 1;
            while ( bot <= top ) {
                j = ( bot + top ) / 2;
                if ( data[ j ].ID == id )
                    break;
                else if ( data[ j ].ID < id )
                    bot = j + 1;
                else
                    top = j - 1;
            }
            printf( "%d %d\n", data[ j ].boss, data[ j ].count );
        }
    }
    
    return 0;

}                                 


 

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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