nyoj14会场安排问题VS hdoj2037今年暑假不AC(贪心之时间安排问题)

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都用贪心算法的时间安排的模板,但是区别是会场安排如果一个活动的结束时间和下一个活动的开始时间一样的话,会场安排不能安排这样的活动,因为会场会重新布置,必然耗费时间。但是看电视有一个节目的结束时间和下一个开始时间相同的话,可以这样安排,换台不需要费事。


会场安排问题

时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB
难度:4
描述
学校的小礼堂每天都会有许多活动,有时间这些活动的计划时间会发生冲突,需要选择出一些活动进行举办。小刘的工作就是安排学校小礼堂的活动,每个时间最多安排一个活动。现在小刘有一些活动计划的时间表,他想尽可能的安排更多的活动,请问他该如何安排。
输入
第一行是一个整型数m(m<100)表示共有m组测试数据。
每组测试数据的第一行是一个整数n(1<n<10000)表示该测试数据共有n个活动。
随后的n行,每行有两个正整数Bi,Ei(0<=Bi,Ei<10000),分别表示第i个活动的起始与结束时间(Bi<=Ei)
输出
对于每一组输入,输出最多能够安排的活动数量。
每组的输出占一行
样例输入
2
2
1 10
10 11
3
1 10
10 11
11 20
样例输出
1
2
提示

注意:如果上一个活动在t时间结束,下一个活动最早应该在t+1时间开始

#include<stdio.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct act
{
	int b;
	int e;
}arr[10000];
bool cmp(act a ,act c)
{
	if(a.e==c.e)
	return a.b>c.b;
	else
	return a.e<c.e;//贪心思想:最先安排结束时间小的 如果结束时间相同先安排开始时间大的 
}
int main()
{
	int T;
	scanf("%d",&T);
	while(T--)
	{
		int n,i;
		scanf("%d",&n);
		for(i=0;i<n;i++)
		{
			scanf("%d%d",&arr[i].b,&arr[i].e);
		}
		sort(arr,arr+n,cmp);
		int count=1,temp;
		temp=arr[0].e;//先拿出结束时间最小的和下一个开始时间比较,时间不冲突的话,可以安排 
		for(i=1;i<n;i++)
		{
			if(arr[i].b>temp)
			{
			temp=arr[i].e;
			count++;
			}
		}
		printf("%d\n",count);
	}
	return 0;
}

今年暑假不AC

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 35644    Accepted Submission(s): 18998



Problem Description
“今年暑假不AC?”
“是的。”
“那你干什么呢?”
“看世界杯呀,笨蛋!”
“@#$%^&*%...”

确实如此,世界杯来了,球迷的节日也来了,估计很多ACMer也会抛开电脑,奔向电视了。
作为球迷,一定想看尽量多的完整的比赛,当然,作为新时代的好青年,你一定还会看一些其它的节目,比如新闻联播(永远不要忘记关心国家大事)、非常6+7、超级女生,以及王小丫的《开心辞典》等等,假设你已经知道了所有你喜欢看的电视节目的转播时间表,你会合理安排吗?(目标是能看尽量多的完整节目)
 

Input
输入数据包含多个测试实例,每个测试实例的第一行只有一个整数n(n<=100),表示你喜欢看的节目的总数,然后是n行数据,每行包括两个数据Ti_s,Ti_e (1<=i<=n),分别表示第i个节目的开始和结束时间,为了简化问题,每个时间都用一个正整数表示。n=0表示输入结束,不做处理。
 

Output
对于每个测试实例,输出能完整看到的电视节目的个数,每个测试实例的输出占一行。
 

Sample Input
12 1 3 3 4 0 7 3 8 15 19 15 20 10 15 8 18 6 12 5 10 4 14 2 9 0
 

Sample Output
5
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct act
{
	int b;
	int e;
}arr[5000];
bool cmp(act a,act c)
{
	if(a.e==c.e)
	return a.b>c.b;
	else
	return a.e<c.e;
}
int main()
{
	int n,i;
	while(scanf("%d",&n)!=EOF&&n)
	{
		memset(arr,0,sizeof(arr));  //数组清零 
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		scanf("%d %d",&arr[i].b,&arr[i].e);
	}
	sort(arr,arr+n,cmp);
	int temp,count=1;
	temp=arr[0].e;
	for(i=1;i<n;i++)
	{
		if(arr[i].b>=temp)//注意!!!!!!!!!! 
		{
			temp=arr[i].e;
			count++;
		}
	}
	printf("%d\n",count);
	}
	return 0;
}


【电力负荷预测】项目介绍 MATLAB实现基于BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法(BO)优化Transformer-LSTM组合模型进行居民用户多步电力负荷预测(含模型描述及部分示例 内容概要:本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的组合模型,用于实现居民用户多步电力负荷预测的完整项目实例。该模型融合Transformer的全局注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力,构建能够捕捉长时依赖与周期性特征的深度学习架构,并引入贝叶斯优化(BO)自动搜索最优超参数组合,提升预测精度与训练效率。项目涵盖从原始数据清洗、特征工程、滑动窗口样本构建、模型设计到超参数优化、反归一化及多步误差评估的全流程,强调时间顺序划分以防止信息泄露,并通过周期编码、外生变量融合等方式增强数据表达能力。文中提供了详细的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络搭建、贝叶斯优化配置和预测结果评估等关键步骤。 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,熟悉MATLAB编程环境,从事电力系统预测、智能电网、负荷管理等相关领域的研究人员、工程师及研究生。 使用场景及目标:①应用于居民级或多用户聚合负荷的短期至中期多步预测(如未来24小时);②服务于配电系统运行调度、需求响应基线设定、家庭能源管理系统优化、分布式能源协调控制等实际工程场景;③为科研提供可复现的深度学习+贝叶斯优化的技术路线参考。 阅读建议:此资源以实际项目为导向,建议读者结合提供的代码逐步实现并调试模型,重点关注数据质量控制、时间特征编码、组合网络结构设计与贝叶斯优化稳定性之间的协同关系,在实践中深入理解多步预测中的误差累积机制与超参数敏感性问题。 立即下载

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