输油管道问题(寻找第K大数)

本文探讨了如何通过计算中位数来确定最优的输油管道位置,以最小化从多口油井到主管道的连接长度总和。采用分治策略求解中位数,实现高效计算。

问题描述:某石油公司计划建造一条由东向西的主输油管道。该管道要穿过一个有n 口油井的油田。从每口油井都要有一条输油管道沿最短路经(或南或北)与主管道相连。如果给定n口油井的位置,即它们的x 坐标(东西向)和y 坐标(南北向),应如何确定主管道的最优位置,即使各油井到主管道之间的输油管道长度总和最小的位置?

 

给定n 口油井的位置,编程计算各油井到主管道之间的输油管道最小长度总和.

 

样例输入

5

1 2

2 2

1 3

3 -2

3 3

样例输出

6

 

实际上很容易就可以证明,问题的本质就是求中位数而已。应用分治的方法求解中位数(第K大数),代码如下:

#include<iostream>
#include<cmath>
#include<time.h>

using namespace std;

int a[10000];

int RandomPartion(int left, int right){
	int x = left + rand() % (right - left + 1);
	int pivot = a[x], m = left, n = right;
	while(m <= n){
		while(a[m] < pivot && m < right) m++;
		while(a[n] > pivot && n > left) n--;
		if(m <= n){
			int temp = a[m];
			a[m] = a[n];
			a[n] = temp;
			m++;
			n--;
		}
	}
	return n;
}

int FindKth(int left, int right, int K){
	if(left == right) return a[left];
	int i = RandomPartion(left, right), j = i - left + 1;
	if(K <= j){
		return FindKth(left, i, K);
	}
	else{
		FindKth(i + 1, right, K - j);
	}
}


int main(){
	int n, temp, middle, length = 0;
	srand((unsigned)time(NULL));
	cout << "请输入油井数:" << endl;
	cin >> n;
	cout << "请输入各个油井的位置:" << endl;
	for(int i = 0; i < n; i++){
		cin >> temp >> a[i];
	}
	middle = FindKth(0, n - 1, n / 2 + 1);
	cout << "中位数是:" << endl;
	cout << middle << endl;
	//计算总长
	for(int i = 0; i < n; i++){
		length += abs(a[i] - middle);
	}
	//输出
	cout << "最小长度为:" << endl;
	cout << length << endl; 
}

 

### 关于求解第K大数的算法 #### 排序法 一种简单的方法是对整个数组进行排序,之后直接访问索引为 \(n-k\) 的位置获取第 \(k\) 大的数值[^1]。这种方法虽然直观易懂,但是由于涉及到全量数据排序操作,因此整体的时间复杂度较高。 #### 快速选择 (Quickselect) 基于快速排序改进而来的快速选择算法能够在平均情况下达到线性时间复杂度 O(n)[^3]。该算法通过随机选取一个元素作为枢纽,并以此划分序列;如果枢纽的位置正好等于目标位置,则返回此值;否则根据比较结果决定继续处理左半部分还是右半部分的数据集。这种策略有效地减少了不必要的计算开销。 ```cpp // C++ 实现 QuickSelect 查找第 K 小元素 int partition(std::vector<int>& nums, int left, int right) { std::uniform_int_distribution<> dis(left, right); auto pivotIndex = dis(rng); // 随机选枢轴 swap(nums[pivotIndex], nums[right]); int storeIndex = left; for (size_t i = left; i < right; ++i) { if (nums[i] < nums[right]) { swap(nums[storeIndex++], nums[i]); } } swap(nums[right], nums[storeIndex]); return storeIndex; } int quickSelect(std::vector<int>& nums, int l, int r, int index) { while(true){ if(l==r) return nums[l]; int q = partition(nums,l,r); if(q == index) return nums[q]; else if(index<q) r=q-1; else l=q+1; } } ``` 为了找到第 `K` 大的数字,在调用上述函数时传入参数 `(l=0, r=n-1, index=n-K)` 即可获得所需的结果。 #### 堆排序/优先队列 利用最大堆结构也可以高效解决此类问题。具体做法是先建立一个小顶堆维护前 k 个较大的元素,遍历剩余项并更新堆内成员直至结束。最终堆顶即为目标答案之一[^4]。这种方式特别适合用于流式输入场景下的实时查询需求。 ```python import heapq def find_kth_largest(nums, k): min_heap = [] for num in nums[:k]: heapq.heappush(min_heap, num) for num in nums[k:]: if num > min_heap[0]: heapq.heapreplace(min_heap, num) return min_heap[0] ``` 以上三种方式各有优劣,实际应用中可根据具体情况选用最适合的一种或组合多种技术共同解决问题
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