不成熟的梦想家 (未熟DREAMER)

本文展示了一个使用C++实现的程序优化案例,通过对输入数据的处理及查询操作进行高效计算,实现了成本最小化的解决方案。文章详细介绍了算法流程,包括初始化参数、计算差分数组、更新查询操作等步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include <iostream>

using namespace std;

int a[200005];
long long f[200005];

int main() {
    ios::sync_with_stdio(false);
    int n,q,s,t;
    cin >> n >> q >> s >> t;
    for(int i=0;i<=n;i++) {
        cin >> a[i];
    }

    long long b = 0;
    for(int i=1;i<=n;i++) {
        f[i] = a[i] - a[i-1];
        if(f[i] > 0) b -= s*f[i];
        if(f[i] < 0) b -= t*f[i];
    }

    for(int i=1;i<=q;i++) {
        int x,y,z,mul_1,mul_2;
        //for(int j=1;j<=n;j++) cout << f[j] << " ";
        cin >> x >> y >> z;

        mul_1 = f[x] < 0 ? t : s;
        mul_2 = f[x]+z < 0 ? t : s;
        b += mul_1*f[x];
        b -= mul_2*(f[x]+z);
        f[x] += z;

        if(y != n) {
            mul_1 = f[y+1] < 0 ? t : s;
            mul_2 = f[y+1]-z < 0 ? t : s;
            b += mul_1*f[y+1];
            b -= mul_2*(f[y+1]-z);
            f[y+1] -= z;
        }

        cout << b << endl;
    }
    return 0;
}
内容概要:本文档是Kenwood TK-6110 VHF FM收发器的操作手册,详细介绍了设备的基本功能、安装步骤和操作指南。手册首先感谢用户选择Kenwood产品,并强调了设备的安全性和合规性,包括FCC警告和政府法律禁止未经授权的无线电台操作。接着,手册逐步指导用户进行设备的拆箱检查、安装准备(如工具、电源连接)、安装步骤以及熟悉设备的前面板、后面板和麦克风布局。此外,还涵盖了基本操作(如开关机、音量调整、频道选择和通话)以及辅助功能(如定时断电、忙道锁定、双音多频呼叫等)。最后,提供了关于DTMF呼叫(手动拨号、重拨、自动拨号)的具体操作步骤。 适合人群:适用于需要使用Kenwood TK-6110 VHF FM收发器的专业用户或技术人员,特别是那些负责安装和维护移动通信设备的人员。 使用场景及目标:①帮助用户正确安装和配置Kenwood TK-6110 VHF FM收发器,确保其在车辆或其他移动平台上安全可靠地运行;②指导用户掌握设备的基本操作技能,如频道选择、通话、信号发送等;③提供详细的辅助功能设置说明,使用户能够充分利用设备的各种高级功能,如定时断电、忙道锁定、双音多频呼叫等。 其他说明:用户应仔细阅读并遵守所有安全警告和操作指南,以避免潜在的危害和法律问题。建议在安装和使用过程中咨询授权经销商或专业技术人员,以确保设备的正常运行和最佳性能。
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的Crossformer-Transformer跨变量注意力增强模型,用于多变量时间序列预测。项目旨在提升预测精度、构建高效且可扩展的深度学习架构、实现完整的模型实现与调试、深入分析变量间的时序依赖及交互机制、提升模型泛化能力和鲁棒性、促进多领域应用的智能化升级以及推动跨领域学术与技术交流。文档涵盖项目背景、目标与意义、挑战及解决方案、模型架构、代码实现、特点与创新、应用领域、注意事项、数据生成、目录结构设计、部署与应用、未来改进方向、总结与结论以及详细的程序设计思路和代码实现。 适用人群:具备一定编程基础,对深度学习、时间序列预测感兴趣的科研人员和工程师,特别是工作1-3年的研发人员。 使用场景及目标:①用于金融市场、智能制造、气象预报、交通流量、医疗健康、能源管理、生态环境、供应链等多领域的时间序列预测;②提升多变量时间序列预测的精度和泛化能力;③实现MATLAB环境下高效的模型训练与调试;④深入分析变量间的动态关系和时序依赖;⑤推动智能预测技术在实际场景中的应用与推广。 阅读建议:此资源仅提供了完整的代码实现,还详细介绍了模型架构、训练过程和应用场景,读者在学习过程中应结合具体的应用场景进行实践,重点关注数据预处理、模型参数调整和结果解释,以确保理论与实践相结合,更好地理解和应用Crossformer-Transformer模型。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值