比那名居天子

比那名居天子的地震修复策略

【Week12】比那名居天子

Time Limit:10000MS  Memory Limit:128536K
Total Submit:38 Accepted:28 
Case Time Limit:1000MS

Description

在幻想乡,比那名居天子是管理着『要石』的天人。『要石』是能够引发和镇压地震的存在,当然也可以用来改变地形。因为在幻想乡引发地震,而被灵梦等人教训了之后,天子不得不使用『要石』来修复地面。幻想乡可以视为长度为N个格子的一条横轴,其中有些格子的土地由于地震被破坏(记为1),有些格子则没有(记为0)。每次使用『要石』,可以把一段长度为L的格子全部修复完成(即将1变为0,L覆盖的范围可以超出地图),当然L越大,使用时所花费的灵力也就越多。天子希望最多使用K次『要石』就将所有被破坏的土地全部修复完成(即将1全部变为0),并且花费尽可能小的灵力。她想知道能够达到这个目的的L最小是多少。

Input

第 1行: 2个整数, N, K 
第 2行: 1个 01 串,长度为 N

Output

第 1行: 1个整数, L

Sample Input

10 3
0101111011

Sample Output

3

Hint

0101111011 -> 0000111011 -> 0000000011 -> 0000000000 
对于 60% 的数据: 1 ≤ N,K 5,000 1 
对于 100% 的数据: 1 ≤ N,K 500,000

Source

来自Nettle 系列模拟赛



二分答案,判断的时候有两种判断方法

1.进行k次是否可以修复所有地面,O(n)

2.修复所有地面是否可以在k次以内,O(k)


第一种是我的丑丑的代码

#include<cstdio>
using namespace std;
#define maxn 500009
bool shi[maxn];
int start, k, need=0, n;
bool could(int l)
{
	int end=start+l*k, xiu=0, i, curstart, curend, j;
	if(end>n)	return 1;
	/*
	for(i=start; i<end; i++)
	{
		if(shi[i]==1)
		{
			xiu++;
		}
	}
	if(xiu>=need)	return 1;
	return 0;
	*/
	curend=1;
	for(i=1; i<=k; i++)
	{
		for(j=curend; j<=n; j++)
		{
			if(shi[j]==1)
			{
				curstart=j;
				break;
			}
		}
		curend=curstart+l;
		if(curend>n)	return 1;
		for(j=curstart; j<curend; j++)
		{
			if(shi[j]==1)
			{
				xiu++;
			}
		}
		if(xiu==need)	return 1;
	}
	return 0;
}
int main()
{
	//freopen("tenshi.in", "r", stdin);
	//freopen("tenshi.out", "w", stdout);
	int left=1, right, mid, i;
	scanf("%d%d", &n, &k);
	getchar();
	for(i=1; i<=n; i++)
	{
		if(getchar()=='1')	shi[i]=1, need++;
	}
	start=n+1;
	for(i=1; i<=n; i++)
	{
		if(shi[i])
		{
			start=i;
			break;
		}
	}
	if(start==n+1)
	{
		printf("0");
		return 0;
	}
	left=need/k;
	right=n;
	while(left<=right)
	{
		mid=(left+right)/2;
		if(could(mid))right=mid-1;
		else left=mid+1;
	}
	printf("%d ", left);
	return 0;
}


第二种放放416162623的代码

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#include<cstring>
using namespace std;
char P[510000];
int n,k;
bool check(int x)
{
	int a,b,c,d;
	int t=0;
	for(a=0;a<=n-1;a++)
	{
	if(P[a]=='1')t++,a+=x-1;
    }
    if(t>k)return false;
    else return true;
}
int main()
{
	int a,b,c,d,e;
	scanf("%d%d",&n,&k);
	scanf("\n%s",&P);
    int R=n+1,L=0;
    int mid;
    int ans;
	while(L<R)
    {
    	mid=(L+R)/2;
    	if(check(mid)==true){R=mid;ans=mid;}
    	else L=mid+1;
    }
    cout<<ans;
    return 0;
}



内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同进行与非同进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同进行与非同进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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