codeforces 882C Hacker, pack your bags!

本文介绍了一种利用贪心算法解决特定问题的有效方法。通过合理地设置数据结构,并使用两个数组进行排序,实现了快速匹配并求解最优解的目标。文章详细解释了如何通过枚举和比较来更新答案,最终给出一种简洁高效的解决方案。

传送门

愚蠢的博主又上线啦!

这题博主一看排序+树状数组o(n*logn),先分类把天数相同的证件拿一个vector存(拿数组就炸了,vector的话空间就是o(n)了),然后按l第一关键字,r第二关键字,价值第三关键字排序,然后枚举n个证件,用x减去这个证件的天数,然后在相应的vector内,分两段l之前和r之后,然后树状数组求这两个区间的最大值。

然后博主非常尴尬wa了一个小时。。

正解是很劲的贪心,扫一遍就行了。。真心想不出来(实际是博主菜)

首先设个数组f[i]表示证件为i天的最大价值,然后分两个数组排序(一个按l,一个按r),实际是一个为第一个证件一个为第二个证件,因为两天不想交肯定有第一个的r小于第二个的l,所以先枚举按l排序的证,件然后枚举按r排序的证件第一个的r大于第二个的l,所以对于第一个证件肯定满足提供f[i]的证件与其不相交(因为第一个证件日期后面的还没扫),注意f[i]当且仅当对当前的第一个证件有用,然后在枚举第二证件的过程中求出f[i](i=[1,i])的值,然后对于ans更新(就是比较ans和第1个证件与其匹配的证件价值和)

UPDATE(7.19):其实这是一个单调栈以第一个证件枚举,做单调栈

注意:不存在配对的情况输出-1。

ps:博主调不对那个愚蠢的排序+线段树了,那就不调了(就是所谓的打不过就加入(黑一发勇士))。

代码:

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<algorithm> 
using namespace std;
const int Maxn=2*100005;
const int oo=2147483647;
struct node
{
	int l,r,v,d; 
}days_A[Maxn],days_B[Maxn];
int f[Maxn];
int cmp_A(node a,node b)
{
	return a.l<b.l;
}
int cmp_B(node a,node b)
{
	return a.r<b.r;
}
int main()
{
	int n,x,ans=oo;
	scanf("%d%d",&n,&x);
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%d%d%d",&days_A[i].l,&days_A[i].r,&days_A[i].v);
		days_A[i].d=days_A[i].r-days_A[i].l+1;
		days_B[i]=days_A[i];
	}
	for(int i=0;i<=x;i++)
		f[i]=oo;
	sort(days_A+1,days_A+n+1,cmp_A);
	sort(days_B+1,days_B+n+1,cmp_B);
	int j=0;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		while(j<=n&&days_A[i].l>days_B[j].r)
		{
			f[days_B[j].d]=min(f[days_B[j].d],days_B[j].v);
			j++;
		}
		if(x-days_A[i].d>0&&f[x-days_A[i].d]!=oo)
			ans=min(ans,f[x-days_A[i].d]+days_A[i].v);
	}
	printf("%d",(ans==oo)?-1:ans);
	return 0;
}


源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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