第九届蓝桥杯省赛C++B组第六题

本文介绍了一种算法,用于统计三个已排序数组中满足递增条件的三元组数量。通过对数组进行排序并使用lower_bound和upper_bound函数,算法高效地计算出所有可能的递增三元组组合。

递增三元组

给定三个整数数组

A = [A1, A2, … AN],

B = [B1, B2, … BN],

C = [C1, C2, … CN],

请你统计有多少个三元组(i, j, k) 满足:

  1. 1 <= i, j, k <= N
  2. Ai < Bj < Ck
[输入格式]
第一行包含一个整数N。
第二行包含N个整数A1, A2, ... AN。
第三行包含N个整数B1, B2, ... BN。
第四行包含N个整数C1, C2, ... CN。

对于30%的数据,1 <= N <= 100  
对于60%的数据,1 <= N <= 1000 
对于100%的数据,1 <= N <= 100000 0 <= Ai, Bi, Ci <= 100000 

[输出格式]
一个整数表示答案
[样例输入]
3
1 1 1
2 2 2
3 3 3
 
[样例输出]
27 

这个题属于赚分的题,仔细想一下就能找到其中的规律,本题需要找递增三元组,首先对三个数组进行排序,然后依次找出第一个数组比第二个数组小的数,分别记为a1,a2,a3,然后在依次找出第三个数组比第二个数组大的数,分别记为b1,b2,b3,最后算出结果为a1b1+a2b2+a3*b3。代码如下:

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <algorithm>
using namespace std;

int main()
{
    int N;
    cin >> N;
    int a[100005],b[100005],c[100005];
    for(int i = 0; i < N; i++)
        cin >> a[i];
    for(int i = 0; i < N; i++)
        cin >> b[i];
    for(int i = 0; i < N; i++)
        cin >> c[i];
    sort(a,a+N);
    sort(b,b+N);
    sort(c,c+N);
    int sum = 0;
    for(int i = 0; i < N; i++)
    {
        int x = (lower_bound(a,a+N,b[i]) - a);///返回第一个大于等于b[i]值的位置,得出数组a中小于b[i]的个数
        int y = (N - (upper_bound(c,c+N,b[i]) - c));///返回第一个大于b[i]值的位置,得出数组c中大于b[i]的个数
        sum += x*y;///计算处数组b中每个值对应的递增三元组个数的和
    }
    cout << sum;
    return 0;
}
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
### 第十三届蓝桥杯 C++ B 目及解 #### 试 A: 空间 对于空间问,通常涉及计算几何或简单的数学运算。具体到此,可能涉及到三维坐标系中的距离计算或其他基本的空间关系处理。 ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main() { double x1, y1, z1; double x2, y2, z2; cin >> x1 >> y1 >> z1; cin >> x2 >> y2 >> z2; double distance = sqrt((x2-x1)*(x2-x1) + (y2-y1)*(y2-y1) + (z2-z1)*(z2-z1)); cout << fixed << setprecision(2) << distance << endl; return 0; } ``` [^1] #### 试 B: 卡片 卡片问一般考察的是合数学的知识点或者是字符串操作技巧。这类目往往需要理解排列合原理以及如何高效地遍历所有可能性来找到最优解法。 ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; string cards[] = {"A", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "T", "J", "Q", "K"}; vector<string> deck(cards, end(cards)); void shuffleDeck(vector<string>& d){ random_shuffle(d.begin(),d.end()); } int main(){ srand(time(NULL)); // 初始化随机数种子 do{ shuffleDeck(deck); for(auto card : deck) cout<<card<<" "; cout<<"\n"; }while(getchar()!='q'); return 0; } ``` [^2] #### 试 C: 直线 直线问是关于解析几何的基础应用之一,比如求两条直线交点、判断两直线平行与否等问。解决此类问的关键在于掌握好斜率的概念及其相关性质的应用方法。 ```cpp struct Line { double a,b,c; // ax+by+c=0 形式的系数表示一条直线 }; bool isParallel(Line l1,Line l2){ return abs(l1.a*l2.b-l1.b*l2.a)<EPSILON; } pair<double,double> intersectionPoint(Line l1,Line l2){ double det=l1.a*l2.b-l1.b*l2.a; if(abs(det)>EPSILON){ // 不平行则有唯一交点 double px=(l2.c*l1.b-l1.c*l2.b)/det; double py=(l1.c*l2.a-l2.c*l1.a)/det; return make_pair(px,-py); // 注意这里返回的纵坐标取负号是因为我们定义方程时c项前面带了个减号 } throw runtime_error("Lines are parallel or coincident"); } ``` [^3] #### 试 D: 货物摆放 货物摆放示例展示了动态规划算法的实际应用场景。通过构建状态转移表并逐步填充表格中的值直到最终得到全局最优解的过程体现了该类问的核心思想——分治策略下的最优化选择。 ```cpp const int MAXN=1e5+5; long long dp[MAXN],w[MAXN]; for(int i=1;i<=n;++i){ for(int j=m;j>=v[i];--j){ dp[j]=max(dp[j],dp[j-v[i]]+w[i]); } } cout<<dp[m]<<endl; ``` #### 试 E: 路径 路径寻找属于图论范畴内的经典难,无论是广度优先搜索还是深度优先搜索都能很好地解决问;而当引入权重概念之后,则可以考虑采用Dijkstra算法或是Floyd-Warshall等更高级别的解决方案来进行分析解答。 ```cpp // 使用队列实现BFS查找最短路径长度 queue<int> q; memset(dist,INF,sizeof dist); dist[s]=0;q.push(s); while(!q.empty()){ int u=q.front();q.pop(); for(int v:g[u]){ if(dist[v]==INF){ dist[v]=dist[u]+1; pre[v]=u; q.push(v); } } } if(dist[t]!=INF){ vector<int> path; for(int cur=t;cur!=-1;cur=pre[cur]) path.push_back(cur); reverse(path.begin(),path.end()); printf("%d\n%d\n",dist[t],path.size()-1); for(size_t i=0;i<path.size();++i) printf(i==path.size()-1?"%d\n":"%d ",path[i]); }else puts("-1"); // 如果无法到达终点就输出-1 ``` #### 试 F: 时间显示 时间转换是一个非常基础但也容易出错的小知识点,尤其是在不同单位之间的相互转化上要特别小心精度丢失的情况发生。下面给出了一种较为通用的时间格式化函数模板供参考学习之用。 ```cpp stringstream ss; ss<<setfill('0')<<setw(2)<<hour<<':'<<setw(2)<<minute<<':'<<setw(2)<<second; return ss.str(); ``` #### 试 G: 砝码称重 砝码称重问可以通过贪心算法快速得出结论。每次选取当前可用的最大重量作为本次测量的标准,这样既能保证准确性又能减少不必要的复杂度提升效率。 ```cpp sort(weights.rbegin(),weights.rend()); // 对砝码按降序排序 double total_weight=accumulate(begin(weights),end(weights),(double)0.0); double current_sum=0.0; int count=0; for(double w:weights){ if(current_sum+w<=total_weight/2.0){ ++count; current_sum+=w; }else break; } printf("%.lf%%\n",(current_sum/(total_weight/2))*100); ```
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