BestCoder 2nd Anniversary-1004 Palace题解

探讨了平面上n个点删除任一点后的最短距离平方和问题,通过寻找最近点对并计算其贡献,利用分治策略实现高效求解。

题目大意:平面上有n个点,对于删去n个点中的任意一个,算出剩下的点对间的最短距离,输出他们的平方和。

题解:若p1,p2为最近点对,则不删p1或p2时,最短距离就是p1,p2的距离d,贡献为d*d*(n-2);删去p1或p2时求剩下n-1个最短距离,分别求贡献即可。复杂度O(T*n*logn*logn)

而求n个点对的最短距离是个经典的问题。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <map>
#include <set>
#include <queue>

using namespace std;

typedef long long LL;
const int M=1000000007;
const int N=1e5+10;
const LL INF=1000000000000000000LL;
struct Node {
    int x,y;
}a[N],b[N];
int c[N];
int n;
bool cmpx(Node i,Node j){return (i.x<j.x)||(i.x==j.x && i.y<j.y);}
bool cmpy(int i,int j){return (a[i].y<a[j].y)||(a[i].y==a[j].y && a[i].x<a[j].x);}

LL dis(int u,int v){
    return (LL)(a[u].x-a[v].x)*(a[u].x-a[v].x)+(LL)(a[u].y-a[v].y)*(a[u].y-a[v].y);
}
LL Find(int L,int R,int&p1,int&p2)
{
    if (L>=R)return INF;
    if (R-L==1){p1=L,p2=R;return dis(L,R);}
    int mid=(L+R)>>1;
    LL d=Find(L,mid,p1,p2);
    int pp1,pp2;LL d2=Find(mid+1,R,pp1,pp2);
    if (d2<d){d=d2;p1=pp1;p2=pp2;}
    //mid;
    int m=0;
    for (int i=L;i<=R;i++)if (abs(a[i].x-a[mid].x)<d)c[m++]=i;
    sort(c,c+m,cmpy);
    for (int i=0;i<m;i++)for (int j=i+1;j<m && a[c[j]].y-a[c[i]].y<d;j++)if (dis(c[i],c[j])<d){
        d=dis(c[i],c[j]);p1=c[i];p2=c[j];
    }
    return d;
}
void work()
{
    scanf("%d",&n);
    for (int i=0;i<n;i++)scanf("%d%d",&a[i].x,&a[i].y);

    sort(a,a+n,cmpx);
    int p1,p2;
    LL d=Find(0,n-1,p1,p2);
    LL Ans=d*(n-2);

    Node tmp;int p3,p4;

    for (int i=0;i<n;i++)b[i]=a[i];
    tmp=a[p1];a[p1]=a[n-1];a[n-1]=tmp;//swap(a[p1,n-1);
    sort(a,a+n-1,cmpx);

    Ans+=Find(0,n-2,p3,p4);
    for (int i=0;i<n;i++)a[i]=b[i];
    tmp=a[p2];a[p2]=a[n-1];a[n-1]=tmp;//swap(p2,n-1);
    sort(a,a+n-1,cmpx);
    Ans+=Find(0,n-2,p3,p4);
    cout<<Ans<<endl;
}
int main()
{
    //freopen("1.txt","r",stdin);
    int Case;scanf("%d",&Case);
    while (Case--)work();
    return 0;
}

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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