HDU 6301 Distinct Values【优先队列】(2018 MUTC 1)

针对DistincValues问题,本文详细解析了如何通过贪心算法和排序策略,处理多个限制区间内的数字分配,确保区间内数字唯一,同时输出字典序最小的数组。

Distinct Values

Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 2631    Accepted Submission(s): 845


 

Problem Description

Chiaki has an array of n positive integers. You are told some facts about the array: for every two elements ai and aj in the subarray al..r (l≤i<j≤r), ai≠aj holds.
Chiaki would like to find a lexicographically minimal array which meets the facts.

 

 

Input

There are multiple test cases. The first line of input contains an integer T, indicating the number of test cases. For each test case:

The first line contains two integers n and m (1≤n,m≤105) -- the length of the array and the number of facts. Each of the next m lines contains two integers li and ri (1≤li≤ri≤n).

It is guaranteed that neither the sum of all n nor the sum of all m exceeds 106.

 

 

Output

For each test case, output n integers denoting the lexicographically minimal array. Integers should be separated by a single space, and no extra spaces are allowed at the end of lines.

 

Input

3

2 1

1 2

4 2

1 2

3 4

5 2

1 3

2 4

Output

1 2

1 2 1 2

1 2 3 1 1

题目大意:

要求输出n个数字的数组,但是给出了m个限制区间,每一个区间里不能有相同的数字,并且输出的n个数字的数组的字典序要求最小。

解法:

把输入的m个限制区间用sort贪心排序,left小的排在最左边,left相等的情况,right大的排在左边。然后for循环m次,如果区间left相等就continue掉,不用管他,因为我把覆盖区间最大的放在最左边,left相等的只是它的一个子区间。我们先初始化两个变量left=right=-1;我们只用取两种情况,一种是当前区间的left>right,另一种是当前区间的left<=right&&当前区间的right>right。如图所示:

第一种情况:

第二种情况:

对于第一种情况,限制区间没有交集,所以我们可以直接从1开始赋值。

第二种情况,我们需要把前一个区间没有交集的地方用过的数字标记掉,以免重复使用。

(可以直接用优先队列写,不会的童鞋,可以学我用数组模拟优先队列~)

附上AC代码:

#include <bits/stdc++.h>
#include <queue>
using namespace std;
struct KNIGHT{
	int l,r;
}p[1000000];
int cmp(KNIGHT a,KNIGHT b){
	if(a.l == b.l) return a.r > b.r;
	return a.l < b.l;
}
int a[1000000],mark[1000000];
int main(){
	int t,n,m,count;
	scanf("%d", &t);
	while(t--){
		scanf("%d%d", &n, &m);
		for(int i = 0;i < m; i++)
			scanf("%d%d", &p[i].l, &p[i].r);
		sort(p , p + m , cmp);
		int left = -1, right = -1;
		for(int i = 0;i < m; i++){
			if(p[i].l > right){
				count = 1;
				for(int j = p[i].l;j <= p[i].r; j++)
					a[j] = count++;
				left = p[i].l; right = p[i].r;
			}else if(p[i].l <= right && p[i].r > right){
				count = 1;
				for(int j = right;j >= p[i].l; j--)
					mark[a[j]] = 1;
				for(int j = p[i].l;j <= p[i].r; j++){
					if(a[j]) continue;
					if(!mark[count])
						a[j] = count++;
					else{
						count++; j--;
					}
				}
				for(int j = 1;j <= n; j++)
					mark[j] = 0;
				left = p[i].l;right = p[i].r;
			}
		}
		if(a[1]) printf("%d", a[1]);
		else printf("1");
		for(int i = 2;i <= n; i++)
			if(a[i]) printf( " %d", a[i]);
			else printf(" 1");
		printf("\n");
		if(t != 0)
			for(int i = 1;i <= n; i++) a[i] = 0;
	}
}
成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
对于HDU4546问题,还可以使用优先队列(Priority Queue)来解决。以下是使用优先队列的解法思路: 1. 首先,将数组a进行排序,以便后续处理。 2. 创建一个优先队列(最小堆),用于存储组合之和的候选值。 3. 初始化优先队列,将初始情况(即前0个数的组合之和)加入队列。 4. 开始从1到n遍历数组a的元素,对于每个元素a[i],将当前队列中的所有候选值取出,分别加上a[i],然后再将加和的结果作为新的候选值加入队列。 5. 重复步骤4直到遍历完所有元素。 6. 当队列的大小超过k时,将队列中的最小值弹出。 7. 最后,队列中的所有候选值之和即为前k小的组合之和。 以下是使用优先队列解决HDU4546问题的代码示例: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <functional> using namespace std; int main() { int n, k; cin >> n >> k; vector<int> a(n); for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> a[i]; } sort(a.begin(), a.end()); // 对数组a进行排序 priority_queue<long long, vector<long long>, greater<long long>> pq; // 最小堆 pq.push(0); // 初始情况,前0个数的组合之和为0 for (int i = 0; i < n; i++) { long long num = pq.top(); // 取出当前队列中的最小值 pq.pop(); for (int j = i + 1; j <= n; j++) { pq.push(num + a[i]); // 将所有加和结果作为新的候选值加入队列 num += a[i]; } if (pq.size() > k) { pq.pop(); // 当队列大小超过k时,弹出最小值 } } long long sum = 0; while (!pq.empty()) { sum += pq.top(); // 求队列中所有候选值之和 pq.pop(); } cout << sum << endl; return 0; } ``` 使用优先队列的方法可以有效地找到前k小的组合之和,时间复杂度为O(nklog(k))。希望这个解法对你有所帮助!
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