NOIp2013 火柴排队

本文介绍了一种算法问题——给定两盒各n根不同高度的火柴,通过交换位置使两列火柴间的距离最小。文章详细阐述了如何通过排序及归并排序求解逆序对来找到最优解,并提供了具体的实现代码。

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描述

    涵涵有两盒火柴,每盒装有 n 根火柴,每根火柴都有一个高度。现在将每盒中的火柴各自排成一列,同一列火柴的高度互不相同,两列火柴之间的距离定义为:,其中 ai 表示第一列火柴中第 i 个火柴的高度,bi 表示第二列火柴中第 i 个火柴的高度。
    每列火柴中相邻两根火柴的位置都可以交换,请你通过交换使得两列火柴之间的距离最 小。请问得到这个最小的距离,最少需要交换多少次?
如果这个数字太大,请输出这个最小交换次数对 99,999,997 取模的结果。


输入
共三行,第一行包含一个整数 n,表示每盒中火柴的数目。

第二行有 n 个整数,每两个整数之间用一个空格隔开,表示第一列火柴的高度。

第三行有 n 个整数,每两个整数之间用一个空格隔开,表示第二列火柴的高度。
输出
输出共一行,包含一个整数,表示最少交换次数对 99,999,997 取模的结果。
样例输入
样例一
4 
2 3 1 4 
3 2 1 4
样例二
4 
1 3 4 2 
1 7 2 4 
样例输出
样例一
1
样例二
2
提示
【输入输出样例一说明】

最小距离是 0,最少需要交换 1 次,比如:交换第 1 列的前 2 根火柴或者交换第 2 列的前 2 根火柴。


【输入输出样例二说明】

最小距离是 10,最少需要交换 2 次,比如:交换第 1 列的中间 2 根火柴的位置,再交换第 2 列中后 2 根火柴的位置。

【数据范围】

对于 10%的数据, 1 ≤ n ≤ 10;


对于 30%的数据,1 ≤ n ≤ 100;


对于 60%的数据,1 ≤ n ≤ 1,000;


对于 100%的数据,1 ≤ n ≤ 100,000,0 ≤火柴高度≤ 2^31 − 1。


题意非常简单,可以轻松看出将两数列对应序的数放在同一位置上,即可求出最小距离。

处理方法就是将两数列带着位置排序。

这题的精髓就是把两个数组的位置转化化为数组下标,对应的数为另一个数组的位置,即最小位置即将数组变为升序的最小步数。

很简单就是用冒泡排序,复杂度为O(n^2)

很显然,冒泡排序比较的次数就是逆序对数。

归并排序求逆序对。

60分:

#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<string>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#define N 100010
#define M 99999997
using namespace std;
struct node{
    int data,pos;
};
int n;
node a[N],b[N];
int res[N],cnt,ans=0;
int hashv[N];
bool cmp(node a,node b){
    return a.data<b.data;
}
void init(){
    cin >> n;
    for (int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&a[i].data);
    for (int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&b[i].data);
    for (int i=1;i<=n;i++) a[i].pos=b[i].pos=i;
    sort(a+1,a+n+1,cmp);
    sort(b+1,b+n+1,cmp);
}
void work(){
    for (int i=1;i<=n;i++) res[a[i].pos]=b[i].pos;
    for (int i=1;i<n;i++)
        for (int j=i+1;j<=n;j++) if(res[j]<res[i]) ans++;
}
int main(){
    init();
    work();
    cout <<(ans) % M;
    return 0;
}

归并求逆序数,100分:

#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<string>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#define N 100010
#define M 99999997
using namespace std;
struct node{
    int data,pos;
};
int n;
node a[N],b[N];
int rlt[N],tmp[N];
long long cnt=0;//逆序对数
bool cmp(node a,node b){
    return a.data<b.data;
}
void init(){
    cin >> n;
    for (int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&a[i].data);
    for (int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&b[i].data);
    for (int i=1;i<=n;i++) a[i].pos=b[i].pos=i;
    sort(a+1,a+n+1,cmp);
    sort(b+1,b+n+1,cmp);
}
void merge_arr(int a[],int l,int mid,int r){
    int i=l,j=mid+1,k=l;
    while (i<=mid && j<=r)
    {
        if (a[i] > a[j] )
        {
            tmp[k++]=a[j++];
            cnt+=mid-i+1;//计算逆序对数,即此时区间[i,mid]上的数都是大于a[j]的
        }
        else tmp[k++]=a[i++];
    }
    while (i <= mid) tmp[k++]=a[i++];
    while (j <= r) tmp[k++]=a[j++];
    for (int i=l;i<=r;i++) a[i]=tmp[i];
    cnt%=M;
}
void merge_sort(int a[],int l,int r){
    if (l<r)
    {
        int mid=(l+r)>>1;
        merge_sort(a,l,mid);
        merge_sort(a,mid+1,r);
        //归
        merge_arr(a,l,mid,r);//并
    }
}
void work(){
    for (int i=1;i<=n;i++) rlt[a[i].pos]=b[i].pos;
    merge_sort(rlt,1,n);
    cout << cnt;
}
int main(){
    init();
    work();
    return 0;
}



内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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