SPOJ 297 Aggressive cows 最小间隔

本文介绍了一种使用二分查找算法解决选取特定数量有序数值以获得最大最小间隔的问题。通过固定间隔值逐步逼近最优解,实现了高效求解。

题意:给定n个从小到大排好序的数,要从中选出c个数,使得任意两个相邻数的间隔最小的值尽量的大。求最大的最小间隔。




最小值最大这样的问题嘛,当然还是首选二分吧,如果可行的话。显然这题二分是可以做的。首先我们这样想。如果取出某c个数中最小的数不是第一个数,那么我们将它换成第一个数,这样第一个数和第二个数的间隔不会变小,所以最小的间隔一定不会变小。因此我们选数的时候必选第一个(尽管不是唯一选法,但是选其他的没有比选第一个能使得最小间隔更大的)。这样我们二分判断当前的间隔 x 是否满足题意。判断方法很简单,因为二分固定了间隔值,也就是每两个数的间隔至少要为 x 。从第一个数开始取,第二个数取离第一个数最近且间隔不小于 x 的数,第三个取离第二个最近的且间隔不小于 x 的数,以此类推,直到不能取数为止,如果取出了不少于 c 个数,那么该间隔值 x 是可以的。







#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <cstring>
#include <string>
#include <stack>
#include <queue>
#include <vector>
#include <map>
using namespace std;

const int MAX = 100005;

int n, c, a[MAX];

bool judge(int x)
{
	int cnt = 1, temp = a[0];
	for(int i = 0; i < n; i++)
	{
		if(a[i] - temp >= x)
		{
			cnt++;
			temp = a[i];
		}
	}
	return cnt >= c;
}

void input()
{
    scanf("%d%d", &n, &c);
    for(int i = 0; i < n; i++)
        scanf("%d", a+i);
}

void solve()
{
    sort(a, a + n);
    int l = 0, r = a[n - 1] - a[0], mid;
    while(l < r)
    {
        mid = (l + r)/2;
        if(judge(mid))
            l = mid + 1;
        else
            r = mid;
    }
    if(!judge(l))
        l--;
    printf("%d\n", l);
}

int main()
{
    int T;
	scanf("%d", &T);
	while(T--)
    {
		input();
		solve();
	}

	return 0;
}


内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“基于p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析”展开,介绍了一种结合伴随方法与有限元分析的拓扑优化技术,重点实现了3D结构在应力约束下的敏感度分析。文中详细阐述了p-范数应力聚合方法的理论基础及其在避免局部应力过高的优势,并通过Matlab代码实现完整的数值仿真流程,涵盖有限元建模、灵敏度计算、优化迭代等关键环节,适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员或从事结构设计的工程技术人员,尤其适合致力于力学仿真与优化算法开发的专业人士; 使用场景及目标:①应用于航空航天、机械制造、土木工程等领域中对结构强度和重量有高要求的设计优化;②帮助读者深入理解伴随法在应力约束优化中的应用,掌握p-范数法处理全局应力约束的技术细节;③为科研复现、论文写作及工程项目提供可运行的Matlab代码参考与算法验证平台; 阅读建议:建议读者结合文中提到的优化算法原理与Matlab代码同步调试,重点关注敏感度推导与有限元实现的衔接部分,同时推荐使用提供的网盘资源获取完整代码与测试案例,以提升学习效率与实践效果。
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