HDU5270Wool (区间扫描)

本文介绍了一个算法问题,任务是计算在给定长度范围内的新木棒数量,这些木棒不能与现有木棒构成三角形。文章提供了问题描述、输入输出格式、示例以及一种高效的求解方法。

Wool

Time Limit: 8000/4000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others)
Total Submission(s): 918    Accepted Submission(s): 270


Problem Description
At dawn, Venus sets a second task for Psyche.

She is to cross a river and fetch golden wool from violent sheep who graze on the other side.

The sheep are wild and tameless, so Psyche keeps on throwing sticks to keep them away. 

There are n sticks on the ground, the length of the i-th stick is ai.

If the new stick she throws forms a triangle with any two sticks on the ground, the sheep will be irritated and attack her. 

Psyche wants to throw a new stick whose length is within the interval [L,R]. Help her calculate the number of valid sticks she can throw next time.
 

Input
The first line of input contains an integer T (1T10), which denotes the number of test cases.

For each test case, the first line of input contains single integer n,L,R (2n105,1LR1018).

The second line contains n integers, the i-th integer denotes ai (1ai1018).
 

Output
For each test case, print the number of ways to throw a stick.
 

Sample Input
2 2 1 3 1 1 4 3 10 1 1 2 4
 

Sample Output
2 5
Hint
In the first example, $ 2, 3 $ are available. In the second example, $ 6, 7, 8, 9, 10 $ are available.
 

题意:

给定一个大区间[L,R],以及n根木棒的长度,问大区间内有多少个数可以不与现有的木棒构成三角形。

题解:

我们考察任意的两根木棒x,y(x>y),我们分析反面,可以构成三角形的情况,那么能让x,y,z构成三角形的条件是x+y>z且x-y<z,也就是说当z落在(x-y,x+y)区间内的时候,会构成三角形,那么对于某个x,在比他小的y里面我们找一个最大的y即可快速计算出一个区间为[x-y+1,x+y-1],之后我们再在大区间里抹去这些小区间即可。

代码:

//************************************************************************//
//*Author : Handsome How                                                 *//
//************************************************************************//
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#define fur(i,a,b) for(int i=(a);i<=(b);i++)
#define min(a,b) ((a)<(b)?(a):(b))
#define max(a,b) ((a)>(b)?(a):(b))
using namespace std;
typedef long long ll;
inline void gn(long long&x){
    int sg=1;char c;while(((c=getchar())<'0'||c>'9')&&c!='-');c=='-'?(sg=-1,x=0):(x=c-'0');
    while((c=getchar())>='0'&&c<='9')x=x*10+c-'0';x*=sg;
}
inline void gn(int&x){long long t;gn(t);x=t;}
inline void gn(unsigned long long&x){long long t;gn(t);x=t;}
const int maxn = 1e5+5;
ll len[maxn], ans;
void del(ll L, ll R, ll l, ll r){	//从[L,R]里面抹去[l,r] 
	if(l>R||r<L) return;
	l = max(l,L);
	r = min(r,R);
	ans = ans - (r-l+1);
}

int main(){
	int T;
	gn(T);
	while(T--){
		int n;
		ll L,R;
		gn(n);gn(L);gn(R);
		fur(i,1,n)gn(len[i]);
		sort(len+1,len+1+n);
		ans = R - L + 1ll;		
		ll l = len[2]-len[1]+1ll, r = len[2]+len[1]-1ll;
		int now = 3;
		for(;now<=n;now++){
			if(len[now]-len[now-1]+1ll>r){
				del(L,R,l,r);
				l = len[now]-len[now-1]+1ll;
			}
			else{
				l = min(l,len[now]-len[now-1]+1ll);
			}
			r = len[now]+len[now-1]-1ll;
		}
		del(L,R,l,r);
		printf("%I64d\n",ans);
	}
	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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