POJ 2566 BOUND FOUND 尺取法

本文介绍了一种信号分析的方法,通过求前缀和及使用尺取法来找到最接近目标值的子序列范围。该方法适用于处理由整数组成的序列,并能够有效地解决信号分析中的特定问题。
题目:
Signals of most probably extra-terrestrial origin have been received and digitalized by The Aeronautic and Space Administration (that must be going through a defiant phase: "But I want to use feet, not meters!"). Each signal seems to come in two parts: a sequence of n integer values and a non-negative integer t. We'll not go into details, but researchers found out that a signal encodes two integer values. These can be found as the lower and upper bound of a subrange of the sequence whose absolute value of its sum is closest to t.

You are given the sequence of n integers and the non-negative target t. You are to find a non-empty range of the sequence (i.e. a continuous subsequence) and output its lower index l and its upper index u. The absolute value of the sum of the values of the sequence from the l-th to the u-th element (inclusive) must be at least as close to t as the absolute value of the sum of any other non-empty range.
Input
The input file contains several test cases. Each test case starts with two numbers n and k. Input is terminated by n=k=0. Otherwise, 1<=n<=100000 and there follow n integers with absolute values <=10000 which constitute the sequence. Then follow k queries for this sequence. Each query is a target t with 0<=t<=1000000000.
Output
For each query output 3 numbers on a line: some closest absolute sum and the lower and upper indices of some range where this absolute sum is achieved. Possible indices start with 1 and go up to n.
Sample Input
5 1
-10 -5 0 5 10
3
10 2
-9 8 -7 6 -5 4 -3 2 -1 0
5 11
15 2
-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1
15 100
0 0
Sample Output
5 4 4
5 2 8
9 1 1
15 1 15
15 1 15 
方法:看到一连串的数字,分段求和,第一反应就是求前缀和。第二就是尺取法,具体见程序
//By Sean Chen
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <cstring>
#define M 0x3f3f3f3f     //尽可能大,因为把M定义为100000不够大而WA了一次
using namespace std;

struct data{
    int sum,pos;
};
data add[100005];
int a,n,k,target,startpos,endpos;

int cmp(data a,data b)
{
    return a.sum<b.sum;
}

void swap(int &a,int &b)
{
    int temp=a;
    a=b;
    b=temp;
    return;
}

void findans(int t)      //尺取法
{
    int left=0,right=1,Min=M,temps,ansleft,ansright,ansvalue;
    while (left<=n && right<=n && Min!=0)
    {
        temps=add[right].sum-add[left].sum;
        //cout<<temps<<' '<<left<<' '<<right<<endl;
        if (abs(temps-t)<Min)
        {
            ansleft=add[left].pos;
            ansright=add[right].pos;
            ansvalue=temps;
            Min=abs(temps-t);
        }
        if (temps>t)           //现在的和大于目标,左指针右移
            left++;
        if (temps<t)            //现在的和小于目标,右指针右移,和增大
            right++;
        if (temps==t)
            break;
        if (left==right)       //当两个指针重叠时,右指针右移
            right++;
    }
    if (ansleft>ansright)         
        swap(ansleft,ansright);
    printf("%d %d %d\n",ansvalue,ansleft+1,ansright);
    return;
}

int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&k);
    while (n && k)
    {
        memset(add,0,sizeof(add));
        for (int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d",&a);
            add[i].pos=i;
            add[i].sum=add[i-1].sum+a;      //求前缀和
        }
        sort(add,add+n+1,cmp);       //前缀和从小到大排序
        /*for (int i=0;i<=n;i++)
            printf("%d ",add[i].sum);
        cout<<endl;*/
        while (k--)
        {
            scanf("%d",&target);
            findans(target);
        }
        scanf("%d%d",&n,&k);
    }
    return 0;
}

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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